a escola e o desempenho dos alunos 9nwx9wqwg0ula j5te56dg

ISBN 978-989-8819-18-5

9 789898 819185

Título: A escola e o desempenho dos alunos

Prefácio: Luís Catela Nunes

Autores: Vários autores

Revisão: Isabel Branco

Design e paginação: Guidesign

Colecção: Questões-Chave da Educação

Edição: Fundação Francisco Manuel dos Santos

1.ª edição: Outubro de 2015

© Fundação Francisco Manuel dos Santos, 2015

Impressão: Guide Artes Gráficas, Lda.

ISBN: 978-989-8819-18-5

Depósito Legal n.º : 399228/15

Os textos deste livro estão escritos respeitando

ou não as normas do Acordo Ortográfico,

consoante a opção dos autores.

fundação francisco manuel dos santos

Largo Monterroio Mascarenhas, n.º 1

1099-081 Lisboa

Telf: 21 00 15 800

[email protected]

A ESCOLA E O DESEMPENHO DOS ALUNOS

Vários autores

Organização de Luís Catela Nunes

7 PREFÁCIO

Luís Catela Nunes

13 DETERMINANTES DA DESIGUALDADE NO

DESEMPENHO ESCOLAR EM PAÍSES DA OCDE

Hugo Reis

71 RANKINGS DAS ESCOLAS: O IMPACTO NAS

ESCOLAS PÚBLICAS E PRIVADAS

Ana Balcão Reis, Carmo Seabra

e Luís Catela Nunes

87 RETENÇÃO ESCOLAR E DESENVOLVIMENTO

COGNITIVO NO ENSINO BÁSICO

Maria Eugénia Ferrão

105 RETORNOS PRIVADOS E SOCIAIS DA EDUCAÇÃO

EM PORTUGAL

Miguel Portela

7

Prefácio

PREFÁCIO

Luís Catela Nunes

Portugal fez progressos significativos na Educação ao longo das

últimas décadas. As estatísticas da Educação mostram que a escolari-

dade média aumentou e que o abandono escolar diminuiu. Por exem-

plo, de acordo com o Estado da Educação de 2013 publicado pelo Con-

selho Nacional da Educação, entre 1991 e 2011 a escolaridade média dos

portugueses aumentou 2,8 anos, passando de 4,6 anos para 7,4 anos.

Em 1970, 1 em cada 4 portugueses com dez ou mais anos de idade não

sabia ler nem escrever. No último censo de 2011, apenas 1 em cada 20

portugueses era analfabeto, sendo estes na sua grande maioria idosos.

Mas se olharmos para a evolução da Educação numa perspetiva

Europeia, o facto é que Portugal continua mal colocado em muitos

indicadores. Por exemplo, dados da PORDATA mostram que em 2014,

43% da população portuguesa dos 25 aos 64 anos de idade tinha con-

cluído o ensino secundário, o dobro do que se verificava há 20 anos

atrás. Apesar deste crescimento, continuamos na cauda da Europa:

longe dos 87% da Alemanha e abaixo dos 57% da Espanha.

Se olharmos para as gerações mais novas, os indicadores são mais

animadores. O desempenho dos alunos portugueses de 15 anos em tes-

tes internacionais como o PISA tem melhorado ao longo do tempo e

8

Luís Catela Nunes

já conseguimos atingir a média da OCDE a Matemática. Nas áreas da

Leitura e da Ciência continuamos abaixo da média.

Numa perspetiva geral, pode-se concluir que as melhorias conse-

guidas não foram a um ritmo suficientemente rápido para que a Edu-

cação em Portugal se possa destacar no espaço Europeu. Se queremos

atingir outros níveis de qualidade, é essencial compreender melhor o

desempenho dos alunos portugueses nas suas várias dimensões.

As estatísticas da Educação apontam outro problema: a desigual-

dade da distribuição da Educação em Portugal. As regiões do interior

do continente mais afetadas pelo envelhecimento e a desertificação são

aquelas com uma escolaridade média mais baixa e com maior desigual-

dade na distribuição da educação. Além disso, a desigualdade de oportu-

nidades de educação tem uma dimensão socioeconómica que acaba por

se refletir na dimensão geográfica e entre escolas públicas e privadas.

Estes são alguns dos temas abordados neste livro que conta com as

contribuições de vários investigadores portugueses que se têm debru-

çado sobre a Educação em Portugal: Maria Eugénia Ferrão (Universi-

dade da Beira Interior), Luís Catela Nunes (Nova School of Business

and Economics), Miguel Portela (Universidade do Minho), Ana Bal-

cão Reis (Nova School of Business and Economics), Hugo Reis (Banco

de Portugal) e Maria do Carmo Seabra (Nova School of Business and

Economics). O tema central é a “Escola e o Desempenho dos Alunos”.

Esta é uma preocupação de qualquer sistema educativo e que interessa

a todas as partes interessadas: alunos, professores, pais, escolas e, em

última instância, todo o país.

A disponibilidade de várias bases de dados sobre escolas, o desem-

penho dos alunos e o mercado de trabalho tem permitido um aumento

significativo de estudos sobre o sistema educativo português. Um dos

objetivos é dar a conhecer, numa linguagem acessível ao público

9

Prefácio

interessado em Educação, alguns dos resultados mais recentes da

investigação na área da Educação.

Hugo Reis irá abordar os “Determinantes da Desigualdade no

Desempenho Escolar em Países da OCDE” utilizando os dados mais

recentes do Programa para a Avaliação Internacional de Estudantes

(PISA). Serão abordadas uma série de questões sobre disparidades e

desigualdades no desempenho escolar. Por exemplo, como se compara

Portugal com outros países de nível de desenvolvimento semelhante?

Será que as desigualdades são um resultado das desigualdades sociais

e familiares? Ou serão as escolas e as políticas educativas que mais con-

tribuem para as desigualdades de oportunidade educacional? Da aná-

lise realizada retiram-se várias recomendações para as políticas edu-

cativas em Portugal. Será que existe suporte a uma maior autonomia

das escolas? Será que uma menor cultura de retenção poderia tornar o

sistema educativo menos segregado?

Também se aborda o tema da publicação dos rankings das esco-

las. Em 2001 foram publicados rankings das escolas pela primeira vez

em Portugal. Os mais populares são aqueles publicados e calculados

pelos jornais de grande circulação. Em qualquer dos casos, a meto-

dologia de cálculo utilizada é muito semelhante e simples: as escolas

são ordenadas tendo por base a média das notas obtidas pelos seus

alunos nos exames nacionais. Os resultados dos rankings mostraram

enormes disparidades entre escolas públicas e privadas, e entre o inte-

rior e o litoral. Neste caso, uma das questões que se coloca é até que

ponto a divulgação de uma medida de desempenho dos alunos num

dado ano tem impacto nas escolas nos anos seguintes. Independente-

mente da validade da metodologia utilizada na ordenação das escolas e

da leitura que se deveria fazer desses rankings, a divulgação desta infor-

mação suscitou um intenso debate público sobre o desempenho das

10

Luís Catela Nunes

escolas e dos seus alunos. Ana Balcão Reis, Carmo Seabra e Luís Catela

Nunes apresentam o seu estudo: “Rankings das Escolas: O Impacto nas

Escolas Públicas e Privadas”. Mostra-se que a publicação dos rankings

teve um forte impacto. E que as escolas públicas e privadas reagiram

de forma diferente.

Outro tópico abordado é o das retenções. É um tema incontornável

na discussão do ensino em Portugal. A nível Europeu, Portugal é dos

países com taxas de retenção mais elevadas. E apesar de ter havido uma

tendência para uma redução gradual das retenções, nos últimos anos a

taxa de retenção voltou a subir. Maria Eugénia Ferrão aborda a questão

da “Retenção e Desenvolvimento Cognitivo no Ensino Básico”. Através

do estudo do desenvolvimento cognitivo de alunos do 3º ano de escola-

ridade, chega-se à conclusão que a retenção precoce tem efeitos nega-

tivos. O estudo também revela que, em apenas um ano, já se nota o

défice educativo dos alunos em risco, talvez ainda a tempo de ser reme-

diado através de medidas adequadas de intervenção e/ou de compensa-

ção. Outra questão importante abordada é a da desigualdade socioeco-

nómica e as suas consequências no desempenho escolar. E qual o papel

da escola em compensar estas desigualdades?

A Educação é um investimento. Um investimento do tempo dos

alunos, dos recursos dos pais e do próprio país. Quando se mede o

desempenho dos alunos através das notas nos exames é obviamente

impossível medir os retornos que se obterão mais tarde na vida adulta

e especialmente quando se chega ao mercado de trabalho. Miguel Por-

tela faz uma resenha da investigação mais recente sobre “Retornos Pri-

vados e Sociais da Educação em Portugal”. Tendo em conta o desempe-

nho no mercado de trabalho, o que se pode dizer sobre os benefícios de

investir mais na Educação? Em quanto tempo se recupera esse inves-

timento? Qual o impacto no investimento da educação de adultos?

11

Prefácio

Para além do salário e da empregabilidade, devem ser considerados

outros retornos?

De fora deste livro ficam temas importantes e essenciais para o

desempenho dos alunos como seja a organização escolar, a autonomia

das escolas, o papel do professor, o papel da avaliação externa e interna.

Ficam também de fora questões de ordem pedagógica, como sejam:

objetivos e os métodos de aprendizagem, utilização de novas tecnolo-

gias de informação, e novas formas de organização curricular e de tra-

balhar em sala de aula.

Luís Catela Nunes é Professor Associado na Nova School

of Business and Economics da Universidade Nova de Lisboa.

Obteve o seu doutoramento em Economia na Universidade

de Illinois em Urbana-Champaign nos EUA. Atualmente

é diretor adjunto da Nova School of Business and Economics

e coordenador da sua unidade de investigação. A sua principal

área de investigação é a Econometria Aplicada e o seu trabalho

tem sido publicado por prestigiadas revistas internacionais,

contando neste momento com 27 artigos publicados.

Mais recentemente tem desenvolvido a sua investigação

na área da Economia da Educação em temas como o

impacto da publicação dos rankings das escolas, a evolução

dos resultados do PISA, e as retenções dos alunos.

DETERMINANTES DA DESIGUALDADE NO DESEMPENHO ESCOLAR EM PAÍSES DA OCDE

Hugo Reis

15

Determinantes da desigualdade no desempenho escolar em países da OCDE

DETERMINANTES DA DESIGUALDADE

NO DESEMPENHO ESCOLAR

EM PAÍSES DA OCDE1

Hugo Reis

Resumo

Este artigo estuda as determinantes da desigualdade no desem-

penho escolar de adolescentes em países da OCDE, considerando-se

o papel da escola e dos fatores familiares ao nível de cada país. Numa

perspetiva de políticas educativas, a importância de cada fator é rela-

cionada com as características de cada sistema de ensino nacional, tais

como a idade em que os alunos são selecionados para diversos pro-

gramas curriculares (tracking), a medida em que as escolas podem ser

seletivas na admissão dos alunos, ou o grau de autonomia das escolas.

Os resultados sugerem que o tipo de sistema de ensino está altamente

1 Este artigo beneficiou do excelente trabalho computacional de Lucena

Vieira. As opiniões expressas neste artigo são da responsabilidade do

autor, não coincidindo necessariamente com as do Banco de Portugal

ou do Eurosistema. Eventuais erros e omissões são da exclusiva

responsabilidade do autor.

16

Hugo Reis

correlacionado com a configuração da importância dos fatores e que

diferentes sistemas de ensino podem levar a diferentes graus de desi-

gualdade de oportunidade educacional. Em particular, os resultados

sugerem que um país onde a escola contribui para aumentar a desi-

gualdade de oportunidades inicial está associada a um sistema em que:

(i) a seleção dos alunos entre diferentes programas curriculares é feita

mais cedo, (ii) existe uma menor autonomia das escolas, (iii) as escolas

são mais seletivas no processo de admissão dos seus alunos e (iv) existe

uma maior propensão para os alunos repetirem o ano.

Introdução

Este artigo estuda a desigualdade no desempenho escolar de ado-

lescentes para uma amostra de países da OCDE. No espírito do relatório

Coleman (1966), compara-se o papel da escola e dos fatores familiares

na determinação desta desigualdade em cada país. O tópico da desigual-

dade é uma grande preocupação nas sociedades atuais, sendo muito

provável que a mesma exista ainda antes de os indivíduos entrarem

no mercado de trabalho. Deste modo, o sistema de ensino assume um

papel relevante pois é uma base importante para as oportunidades futu-

ras quer em termos sociais quer em termos económicos. A educação

afeta diretamente a entrada no mercado de trabalho, o tipo de emprego,

os rendimentos de um indivíduo e pode contribuir deste modo para a

desigualdade ao nível do rendimento e riqueza. Assim, a identificação

das determinantes da desigualdade do desempenho escolar é particular-

mente relevante numa perspetiva de política educativa e consequente-

mente, no crescimento económico de cada país no longo prazo.

O relatório Coleman (1966) foi o primeiro estudo a sugerir que o

contexto familiar desempenha um papel importante na explicação da

17


desigualdade educativa, enquanto as diferenças ao nível dos recursos

escolares desempenham um efeito menor. Este relatório contribuiu para

uma maior investigação sobre os efeitos da qualidade da escola, ambiente

familiar e dos colegas sobre o desempenho académico dos alunos.

A maioria dos estudos empíricos existentes analisam um país indi-

vidualmente e focam-se mais nas questões de eficiência/desempenho do

que nas questões relacionadas com a desigualdade. A análise desta com-

ponente contribui para uma melhor perceção de como a igualdade de

oportunidades pode ser alcançada e os fatores subjacentes à heterogenei-

dade entre países. Por exemplo, Hanushek e Woesmann (2006) e Bru-

nello e Checchi (2007) constituem algumas exceções à estrita análise da

eficiência. Em particular, o primeiro estuda o efeito do tracking (a seleção

entre diferentes programas curriculares) sugerindo efeitos fortes se a sele-

ção for feita mais cedo sobre a desigualdade no desempenho académico.

O objetivo deste estudo é avaliar as determinantes de desigualdade

educativa entre os países da OCDE, aplicando a metodologia desenvol-

vida em Carneiro (2008). Assim, através da decomposição de variân-

cia baseada numa análise econométrica, explora-se a desigualdade em

cada país que resulta de (i) desigualdades no contexto familiar, (ii) desi-

gualdades dos atributos da escola e de (iii) segregação entre escola por

nível de riqueza das famílias2.

Se existir heterogeneidade entre os países, é importante compreen-

der os motivos subjacentes a tais diferenças e se a magnitude da desi-

gualdade explicada pelos diferentes fatores está associada ao tipo de sis-

tema de ensino de cada país. Por exemplo, os sistemas de ensino são

2 Carneiro e Reis (2010) aplicaram esta metodologia a alguns países

europeus e Pereira e Reis (2012) aplicaram-na na análise das diferenças

entre regiões portuguesas.

18

Hugo Reis

diferenciados em relação a critérios de admissão: em alguns países con-

sidera-se o desempenho académico dos alunos como o fator mais impor-

tante na seleção dos alunos, enquanto em outros países não há qual-

quer tipo de seleção. Assim, se o contexto familiar está positivamente

correlacionado com os resultados académicos e se os alunos são selecio-

nados de acordo com o respetivo desempenho académico, podemos ter

uma situação que intensifica as diferenças cognitivas. Por outro lado, em

alguns países, os alunos são obrigados a ir para a escola atribuída pelas

autoridades locais (usualmente é o critério da residência) e noutros onde

existe possibilidade de escolha das escolas por parte dos pais. Este fator

pode ter influência na forma como os alunos com diferentes contextos

familiares se agrupam em escolas de qualidade diferente.

Para realizar a análise descrita, este artigo utiliza os dados do Pro-

grama para Avaliação Internacional de Estudantes (PISA) da OCDE rea-

lizado em 2012. O PISA é uma base de dados que permite uma compara-

ção do desempenho dos alunos em três áreas distintas, nomeadamente

Matemática, Ciências e Leitura. Para além dos resultados dos testes nes-

tas áreas, o PISA inclui também informação sobre as características dos

alunos, ambiente familiar, assim como recursos e atributos das escolas.

Para quantificar o grau de desigualdade dos resultados dos tes-

tes explicado pelas diferenças socioeconómicas da família e diferenças

entre escolas, este artigo utiliza a abordagem da função produção de

educação, que permite compreender o processo produtivo de educa-

ção, estimando os efeitos dos diferentes fatores no desempenho esco-

lar. Deste modo, o desempenho escolar, medido pelos resultados dos

testes, é função dos fatores específicos do aluno, características familia-

res e atributos da escola.

Considerando apenas os resultados dos testes de matemática, a

análise mostra que, em termos gerais, as diferenças entre escolas têm

19


um contributo importante na explicação da variância total dos resulta-

dos dos testes. No entanto, é importante perceber se este efeito se deve

a diferentes atributos da escola ou a diferentes características fami-

liares dos colegas da escola. Os resultados obtidos mostram que, em

muitos países, a conclusão principal do relatório Coleman (1966) tam-

bém se verifica: i.e. as características médias das famílias dos colegas

da escola constituem a principal determinante observável da desigual-

dade dos resultados académicos. Adicionalmente, os resultados suge-

rem diferentes graus de segregação nas escolas entre países.

O presente estudo mostra ainda que o tipo de sistema de ensino

está muito correlacionado com a configuração da decomposição de

variância (família, escola e segregação). Em particular, os resultados

obtidos sugerem que um país onde a escola contribui para aumentar

a desigualdade de oportunidades inicial está associada a um sistema

em que: (i) a seleção dos alunos entre diferentes programas curricu-

lares é realizada mais cedo (tracking mais cedo), (ii) existe uma menor

autonomia das escolas, (iii) as escolas são mais seletivas no processo

de admissão dos seus alunos e (iv) existe uma maior propensão para os

alunos repetirem o ano (retenção escolar).

O artigo está estruturado da seguinte forma; a Secção 2 descreve

a base de dados do PISA, a Secção 3 descreve a abordagem empírica

adotada e analisa os resultados econométricos, a Secção 4 compara os

resultados da secção anterior com os diferentes sistemas de ensino. Por

fim, a Secção 5 conclui.

Dados

Para analisar as determinantes de desigualdade no desempe-

nho escolar, este estudo utiliza os dados do Programa para Avaliação

20

Hugo Reis

Internacional de Estudantes (PISA) realizado em 20123, considerando

apenas os países da OCDE. O PISA permite uma comparação do

desempenho dos alunos em três áreas cognitivas distintas: Matemá-

tica, Ciências e Leitura. Para além dos resultados dos testes nestas

áreas, o PISA dispõe de informação sobre as características dos alunos,

o ambiente familiar, os recursos e os atributos das escolas. A combina-

ção desta informação permite analisar o papel da família e da escola na

determinação da desigualdade do desempenho escolar. A Tabela A.1 em

Anexo descreve as variáveis utilizadas no artigo.

A população abrangida pelo PISA é composta pelos estudantes

de 15 anos de idade, em cada país, matriculados numa instituição de

ensino, independentemente do nível de ensino ou tipo de instituição.

A amostra é constituída pelos 34 países da OCDE, o que inclui mais de

295000 alunos e cerca de 11000 escolas. Em cada país, a representativi-

dade é garantida pelo procedimento amostral, o que leva a uma amostra

entre 3500 e 33000 estudantes e um mínimo de 42 escolas. Em geral, a

definição da amostra tem dois níveis de estratificação. Numa primeira

fase, as escolas são sorteadas de forma aleatória, e posteriormente os

estudantes são selecionados aleatoriamente em cada uma das escolas.

Para termos uma ideia da estrutura internacional dos dados, o

Gráfico 1 mostra, para cada país, as médias e desvios-padrão dos resul-

tados dos testes de matemática. Estas duas medidas apresentam uma

correlação em torno de 0,5, sugerindo que um melhor desempenho

poderá estar associado a mais desigualdade.

3 Esta é a quinta edição do PISA que se realiza de três em três anos

e teve início no ano 2000. Os dados do PISA têm uma natureza cross-

section, o que não permite uma análise de painel, ou seja, não é possível

acompanhar o desempenho de escolas ou alunos ao longo do tempo.

21


Gráfico 1. Teste de Matemática – Média e Desvio-Padrão

Notas: Este gráfico apresenta para os países da OCDE, a média e o desvio-padrão

dos resultados dos testes de Matemática para o PISA 2012.

O Gráfico 2 compara, para cada país, duas medidas alternativas de

desigualdade, desvio-padrão e rácio entre o percentil 90 e o percentil

10, apresentando um perfil muito semelhante entre as duas.

As Tabelas A.2, A.3 e A.4, em Anexo, apresentam, para cada país, a

média e o desvio-padrão das variáveis de família e escola utilizadas no

artigo. As variáveis relativas à família revelam heterogeneidade entre

os países, o que está em linha com o esperado tendo em conta os dife-

rentes níveis socioeconómicos entre os países. Por exemplo, Portugal,

entre os países da Europa que compõem a amostra, apresenta níveis

AUS AUT

BEL CAN

CHE

CHL

CZE

DEU

DNK

ESP

EST FIN

FRA GBR

GRC

HUN

IRL

ISL

ISR

ITA

JPN

KOR

LUX

MEX

NLD

NOR

NZL

POL

PRT SVK

SVN

SWE

TUR

USA

400

420

440

460

480

500

520

540

560

70 75 80 85 90 95 100 105

Méd

ia

Desvio-Padrão

22

Hugo Reis

inferiores no que diz respeito ao nível de escolaridade e riqueza. De um

modo geral, os atributos da escola apresentam um quadro misto, reve-

lando também um grau significativo de heterogeneidade entre países.

Gráfico 2: Teste de Matemática – Medidas de Desigualdade

Notas: Este gráfico apresenta para os países da OCDE, duas medidas de

desigualdade, o desvio-padrão e o rácio entre percentil 90 e percentil 10, dos

resultados dos testes de Matemática para o PISA 2012.

As próximas secções do artigo centram-se no teste de matemática

uma vez que os dados não sugerem diferenças relevantes entre as três

disciplinas abrangidas no PISA e uma vez que Matemática foi a disci-

plina em destaque no ano de 2012. A medida de desigualdade utilizada

AUS

AUT

BEL

CAN

CHE

CHL

CZE DEU

DNK ESP

EST

FIN

FRA

GBR

GRC HUN

IRL

ISL

ISR

ITA

JPN KOR

LUX

MEX

NLD NOR

NZL

POL

PRT

SVK

SVN

SWE

TUR

USA

1.40

1.45

1.50

1.55

1.60

1.65

1.70

1.75

1.80

70 75 80 85 90 95 100 105

Per

centi

l 90

/Per

centi

l 10

Desvio-Padrão

23


na análise é a variância uma vez que esta permite uma decomposição

de fácil interpretação dos fatores subjacentes. Adicionalmente, a aná-

lise do Gráfico 2 não sugere diferenças significativas na comparação

entre países considerando diferentes medidas (rácio entre percentis).

Modelo Empírico e Determinantes de Desigualdade

nos Resultados dos Testes de Matemática

Desigualdade total dos resultados dos testes

Para quantificar o grau de desigualdade dos resultados dos testes

explicado pela desigualdade socioeconómica da família e desigualdade

entre escolas, neste artigo adotou-se a abordagem da função produção

de educação, a qual permite compreender o processo produtivo de edu-

cação estimando os efeitos dos diferentes fatores no desempenho esco-

lar. Deste modo, o desempenho escolar, medido pelos resultados dos

testes de Matemática, é uma função de fatores específicos do aluno, de

características familiares e dos atributos da escola. Note-se que existem

fatores não-observados que afetam os resultados dos testes e, ao mesmo

tempo, são suscetíveis de estar correlacionados com algumas das variá-

veis incluídas no conjunto de variáveis explicativas. Assim, deve haver

alguma cautela na interpretação dos resultados, não se podendo estabe-

lecer uma relação causal direta aos resultados da estimação.

No entanto, o uso de efeitos fixos ao nível da escola permite con-

trolar para todas as características de cada escola, observadas ou não,

minimizando assim os problemas referentes à identificação do impacto

das características familiares.

A função de produção de educação é estimada pelo método dos

mínimos quadrados para cada país, o que permite uma abordagem

mais flexível, adotando-se a seguinte especificação:

24

Hugo Reis

Tij = α + βFi + ϕj + εij (1)

onde Tij representa os resultados do teste de matemática do aluno i

da escola j para cada país. Fi é um vetor para o conjunto de características

da família e ϕj é um vetor que representa os efeitos fixos de cada escola.

A inclusão dos efeitos fixos permite, como referido anteriormente, uma

melhor identificação da estimativa dos coeficientes das variáveis de famí-

lia. εij representa o termo não observado. O vetor Fi inclui o índice de ocu-

pação profissional mais elevado dos pais dos alunos (HISEI), o índice do

maior nível de escolaridade dos pais dos alunos (PARED) e, como proxy

da riqueza, uma variável relacionada com o número de livros em casa, a

qual é composta por seis categorias. A Tabela A.1 em Anexo apresenta a

definição das variáveis incluídas na análise.

Tal como referido na secção anterior, a medida de desigualdade

utilizada neste artigo é a variância, que permite a decomposição dos

fatores obtida a partir de uma regressão. Deste modo, uma forma de

resumir os resultados obtidos advém da seguinte decomposição:

Var(Tij) = Var(βFi) + Var(ϕj) + 2Cov(βFi, ϕj) + Var(εij) (2)

onde o primeiro elemento, Var(βFi), representa a contribuição das

diferenças nas características da família do aluno, o segundo termo,

Var(ϕj), capta o contributo das diferenças entre escolas, enquanto o

termo da covariância, Cov(βFi, ϕj), representa a relação entre família e

escola, dando-nos uma ideia se a escola está a exacerbar, a ser neutra ou

a diminuir a desigualdade inicial ao nível familiar. Esta última relação

corresponderia ao caso em que a escola estaria a promover a igualdade

de oportunidades entre os seus alunos. O contributo relativo de cada

25


fator também pode ser facilmente obtido. Note-se ainda que o R2 da

equação (1) é dado pela seguinte expressão:

(3)Var(βFi)

Var(Tij)+ +

Var(ϕj)

Var(Tij)

2Cov(βFi, ϕj)

Var(Tij)

A Tabela A5, em Anexo, apresenta os coeficientes estimados a par-

tir da equação (1), onde o desempenho escolar, medido pelos resultados

dos testes de Matemática, é uma função das características familiares e

dos atributos da escola.

Na maioria dos casos, as variáveis da família aparecem com o sinal

esperado e são estatisticamente significativas, ou seja, observa-se um

efeito forte e positivo das características familiares. De um modo geral,

quando o impacto não está em linha com o esperado a priori, os resul-

tados tendem a não ser estatisticamente significativos. No entanto,

para todos os países, as variáveis da família são conjuntamente signi-

ficativas (Teste F). Do mesmo modo, em todos países, os efeitos fixos

ao nível da escola também são conjuntamente significativos (Teste F),

revelando igualmente a importância dos atributos escolares como um

todo para a obtenção de melhores resultados.

A Tabela 1 apresenta a decomposição correspondente à equação (2),

que permite quantificar o papel de cada componente em análise como

determinante da desigualdade dos resultados dos testes de matemática.

Em termos gerais, a decomposição evidencia grande heterogenei-

dade entre os países. A variância explicada pelas variáveis incluídas no

conjunto de fatores explicativos (observáveis da família e efeitos fixos

de escola) diferem de forma significativa entre os países, de 25% na

Islândia para 70% nos Países Baixos.

26

Hugo Reis

Tabela 1. Decomposição de Variância dos Resultados dos Testes

de Matemática (explicada pelas diferentes componentes)

Variância explicada pelas diferentes componentesVar(βF

i) Var(ϕ

j) Cov(βF

i, ϕ

j) Var(ε

ij)

Alemanha 343.7 3882.3 994.7 3454.5

Austrália 754.0 1902.3 640.7 5069.7

Austria 413.5 3264.8 956.9 3338.0

Bélgica 573.4 3827.1 1040.6 3878.6

Canadá 781.4 1294.1 312.1 4659.1

Chile 215.8 2169.7 691.4 2882.5

Coreia do Sul 346.8 3094.6 705.5 4929.5

Dinamarca 914.4 738.3 317.2 4043.9

Eslováquia 885.7 2830.5 1369.8 3889.4

Eslovénia 145.4 4416.7 590.5 2644.6

Espanha 1275.0 860.6 472.5 4454.9

Estónia 784.4 930.8 336.0 3961.8

EUA 826.6 1211.9 621.2 4722.8

Finlândia 1003.1 668.1 106.8 4665.4

França 567.9 3548.4 1292.7 3025.1

Grã-Bretanha 993.1 1400.2 727.6 4532.2

Grécia 457.1 1759.4 687.3 3952.0

Hungria 263.5 4019.8 1029.0 2548.9

Irlanda 1034.5 656.9 446.5 4293.6

Islândia 897.8 720.5 254.0 5567.4

Israel 794.5 3176.8 876.7 4758.4

Itália 212.4 3795.5 640.9 3267.5

Japão 90.9 4197.5 273.1 3277.6

Luxemburgo 968.4 1411.4 1169.9 4731.4

México 59.6 1796.1 227.4 2830.8

Noruega 1027.4 921.3 201.6 5098.8

Nova Zelândia 1148.9 1322.5 746.2 5459.4

Países Baixos 136.6 4542.5 540.1 2224.7

Polónia 1131.7 1121.9 555.8 4803.0

Portugal 1065.4 1571.0 786.0 4568.9

República Checa 452.0 3578.6 1004.4 3254.9

Suécia 1148.0 810.7 252.6 4962.5

Suiça 863.8 2366.7 722.1 4147.1

Turquia 90.6 4669.5 467.6 2470.4

27


Em percentagem da Variância TotalVar(βF

i) Var(ϕ

j) Cov(βF

i, ϕ

j) Var(ε

ij)

Alemanha 4.0 44.8 11.5 39.8

Austrália 9.0 22.7 7.7 60.6

Austria 5.2 40.9 12.0 41.9

Bélgica 6.2 41.1 11.2 41.6

Canadá 11.1 18.4 4.4 66.1

Chile 3.6 36.4 11.6 48.4

Coreia do Sul 3.8 34.1 7.8 54.3

Dinamarca 15.2 12.3 5.3 67.2

Eslováquia 9.9 31.5 15.3 43.3

Eslovénia 1.9 56.6 7.6 33.9

Espanha 18.1 12.2 6.7 63.1

Estónia 13.0 15.5 5.6 65.9

EUA 11.2 16.4 8.4 64.0

Finlândia 15.6 10.4 1.7 72.4

França 6.7 42.1 15.3 35.9

Grã-Bretanha 13.0 18.3 9.5 59.2

Grécia 6.7 25.7 10.0 57.6

Hungria 3.4 51.1 13.1 32.4

Irlanda 16.1 10.2 6.9 66.8

Islândia 12.1 9.7 3.4 74.8

Israel 8.3 33.1 9.1 49.5

Itália 2.7 47.9 8.1 41.3

Japão 1.2 53.5 3.5 41.8

Luxemburgo 11.7 17.0 14.1 57.1

México 1.2 36.6 4.6 57.6

Noruega 14.2 12.7 2.8 70.3

Nova Zelândia 13.2 15.2 8.6 62.9

Países Baixos 1.8 61.0 7.3 29.9

Polónia 14.9 14.7 7.3 63.1

Portugal 13.3 19.7 9.8 57.2

República Checa 5.5 43.2 12.1 39.3

Suécia 16.0 11.3 3.5 69.2

Suiça 10.7 29.2 8.9 51.2

Turquia 1.2 60.7 6.1 32.1

28

Hugo Reis

Notas à Tabela 1: Esta tabela apresenta a decomposição de variância total dos

resultados dos testes de matemática, do PISA 2012, explicada pelas suas diferentes

componentes: as colunas Var(βFi) representam a contribuição das diferenças nas

características observadas da família do aluno, as colunas Var(ϕj) captam o contributo

das diferenças entre escolas (observadas e não observadas), enquanto o termo da

covariância, Cov(βFi, ϕ

j), representa a relação entre família e escola. Finalmente, Var(ε

ij)

representa as diferenças em características que o modelo não consegue explicar

(atributos não observado das famílias e atributos observado e não observado dos alunos).

As primeiras quatro colunas apresentam o contributo em termos absolutas

enquanto as últimas quatro mostram os contributos em relação à variância total.

Para a maior parte dos países, apesar de magnitudes diferentes, a

relevância das características observadas da família é menor do que o

efeito associado às escolas, o que assume o papel mais importante da

variância explicada pelo modelo. Os efeitos com maior magnitude são

observados em países como Países Baixos, Turquia, Eslovénia, Japão e

Hungria, e menos pronunciados em países como Nova Zelândia, Estó-

nia e Estados Unidos da América.

Um padrão completamente diferente é observado nos países escan-

dinavos, em Espanha, na Irlanda e na Polónia. Para estes países, o papel

das características observáveis da família é mais elevado quando com-

parado com os efeitos da escola. No entanto, simultaneamente, estes

países apresentam a maior fração da variância que não é explicada por

fatores observáveis, pelo que, neste caso, serão outros fatores a explicar

a desigualdade dos resultados, nomeadamente fatores não observados

ao nível da família ou características específicas do aluno não incluídas

no modelo (observadas e não observadas).

A Tabela 1 apresenta também uma magnitude distinta entre paí-

ses do termo de covariância, o que sugere a existência de países com

sistemas mais estratificados do que outros. Estes resultados parecem

29


estar relacionados com os resultados anteriores. Com efeito, esta medida

tende a ser mais forte nos países onde o impacto das diferenças ao nível

da família é menor. Isto pode acontecer uma vez que, se os alunos com

melhor ambiente familiar forem para a mesma escola, a diferença nos

resultados é capturada pelo efeito fixo escola. Em resumo, a desigual-

dade entre-escolas tem, em termos gerais, um contributo importante

na explicação da variância total dos resultados nos testes. No entanto,

é importante perceber se este efeito advém dos diferentes atributos da

escola ou das diferentes características familiares dos colegas da escola.

Desigualdade entre-escolas

Tendo em conta os resultados obtidos anteriormente, procura-se

separar o efeito associado a cada escola estimado anteriormente, �ϕj, em

duas componentes: os efeitos dos atributos da escola e os efeitos da família

dos colegas da escola. Para esta análise, adotou-se a seguinte especificação:

�ϕj = б + η−Fj + θSj+ μj (4)

onde −Fj representa as variáveis socioeconómicas da família dos

colegas (utilizadas na equação 1) e dimensão da localidade onde a escola

está inserida, Sj representa as variáveis observadas de escola e μj corres-

ponde ao termo que representa os atributos não observáveis ao nível da

escola. A Tabela A.1, em Anexo, apresenta uma descrição detalhada de

todas as variáveis utilizadas.

Tal como anteriormente, a variância das diferenças entre-escolas

pode ser decomposta da seguinte forma:

Var(�ϕj) = Var(η−Fj) + Var(θSj) + 2Cov(η−

Fj θSj) + Var(μj) (5)

30

Hugo Reis

onde o primeiro termo, Var(η−Fj), representa a contribuição da desi-

gualdade na características da família dos colegas, o segundo elemento,

Var(θSj), corresponde ao contributo das diferenças entre atributos

observáveis das escolas. O termo da covariância, Cov(η−Fj θSj) representa

a relação entre a família dos colegas e as características da escola. Esta

variável permite, como referido anteriormente, ter uma ideia sobre se a

escola está a exacerbar, a ser neutra ou a diminuir a desigualdade veri-

ficada ao nível da família.

As Tabelas A.6 e A.7, em Anexo, apresentam os coeficientes esti-

mados da equação (4) para cada país. De um modo geral, as variáveis

da família aparecem com o sinal esperado (apesar de alguns resulta-

dos mistos). Por sua vez, as variáveis observadas da escola apresentam

resultados de menor magnitude e sinais mistos. Não obstante, para

a maioria dos países, quer as variáveis da família quer as variáveis da

escola são, respetivamente, em conjunto significativas (Teste F).

A Tabela 2 apresenta a decomposição de variância correspondente

à equação (5), que permite quantificar o papel de cada componente

incluída na especificação na determinação da desigualdade entre-esco-

las. Em termos gerais, esta análise mostra uma vez mais a heterogenei-

dade entre os países, onde o poder explicativo do modelo, avaliado pelo

R2, varia entre 0.27 em Espanha e 0.82 no Chile.

Na maioria dos países, apesar da diferente magnitude, grande

parte da variância dos efeitos fixos da escola é explicado pelo diferente

contexto familiar dos colegas. O Gráfico 3 revela que este efeito é parti-

cularmente importante no grupo de países com a maior variância entre

escolas. Este resultado, para o grupo de países em que existe maior

variância entre-escolas, está em linha com o principal resultado do rela-

tório de Coleman (1966), ao evidenciar a importância da família dos

colegas na explicação das diferenças entre-escolas.

31


Tabela 2 Decomposição da Variância do Efeito Fixo da Escola (explicada

pelas diferentes componentes)

Variância explicada pelas diferentes componentesVar(η

−F

j) Var(θS

j) Cov(η

−F

j, θS

j) Var(μ

j)

Alemanha 1371.9 920.3 1131.4 822.3

Austrália 486.6 226.3 171.1 1074.2

Austria 504.2 1358.8 549.2 921.5

Bélgica 1023.3 830.6 761.5 1011.0

Canadá 89.1 323.9 90.8 784.6

Chile 751.7 615.4 347.3 365.8

Coreia do Sul 499.4 1034.1 758.2 691.2

Dinamarca 100.4 104.1 47.9 508.6

Eslováquia 958.2 443.4 634.8 818.0

Eslovénia 2124.5 466.5 861.6 843.3

Espanha 31.2 136.9 57.1 624.0

Estónia 154.2 140.4 39.4 562.2

EUA 280.8 411.8 147.1 435.2

Finlândia 18.8 107.5 15.6 320.9

França 1133.7 826.4 808.2 780.3

Grã-Bretanha 421.4 117.6 132.6 642.5

Grécia 540.0 393.4 314.9 606.5

Hungria 2445.9 426.3 521.0 772.0

Irlanda 268.0 108.0 97.3 284.4

Islândia 158.4 440.7 -82.5 407.0

Israel 1437.8 727.9 397.8 895.5

Itália 923.1 791.1 593.1 1451.8

Japão 1968.4 834.1 470.3 993.4

Luxemburgo - - - -

México 418.9 175.4 88.7 821.3

Noruega 121.8 180.0 -12.1 564.3

Nova Zelândia 166.2 443.0 238.9 458.0

Países Baixos 1881.0 707.3 870.5 1240.7

Polónia 173.0 214.3 62.3 674.2

Portugal 375.4 546.4 233.7 556.6

República Checa 777.7 815.7 806.5 895.9

Suécia 84.1 163.7 6.8 568.0

Suiça 310.7 878.2 227.0 1040.8

Turquia 1401.1 1183.2 1181.7 1037.1

32

Hugo Reis

Tabela 2 (continuação)

Em percentagem da Variância dos Efeitos Fixos da EscolaVar(η

−F

j) Var(θS

j) Cov(η

−F

j, θS

j) Var(μ

j)

Alemanha 32.3 21.7 26.6 19.4

Austrália 24.8 11.6 8.7 54.9

Austria 15.1 40.8 16.5 27.6

Bélgica 28.2 22.9 21.0 27.9

Canadá 6.9 25.1 7.1 60.9

Chile 36.1 29.6 16.7 17.6

Coreia do Sul 16.7 34.7 25.4 23.2

Dinamarca 13.2 13.7 6.3 66.8

Eslováquia 33.6 15.5 22.2 28.7

Eslovénia 49.5 10.9 20.1 19.6

Espanha 3.7 16.1 6.7 73.5

Estónia 17.2 15.7 4.4 62.7

EUA 22.0 32.3 11.5 34.1

Finlândia 4.1 23.2 3.4 69.3

França 31.9 23.3 22.8 22.0

Grã-Bretanha 32.1 8.9 10.1 48.9

Grécia 29.1 21.2 17.0 32.7

Hungria 58.7 10.2 12.5 18.5

Irlanda 35.4 14.3 12.8 37.5

Islândia 17.2 47.7 -8.9 44.1

Israel 41.6 21.0 11.5 25.9

Itália 24.6 21.0 15.8 38.6

Japão 46.1 19.6 11.0 23.3

Luxemburgo - - - -

México 27.8 11.7 5.9 54.6

Noruega 14.3 21.1 -1.4 66.1

Nova Zelândia 12.7 33.9 18.3 35.1

Países Baixos 40.0 15.1 18.5 26.4

Polónia 15.4 19.1 5.5 60.0

Portugal 21.9 31.9 13.7 32.5

República Checa 23.6 24.7 24.5 27.2

Suécia 10.2 19.9 0.8 69.0

Suiça 12.6 35.7 9.2 42.4

Turquia 29.2 24.6 24.6 21.6

33


Notas: Esta tabela apresenta a decomposição de variância entre-escolas (efeitos

fixos da escola, estimados na primeira equação Var(�ϕj), explicada pelas suas

diferentes componentes: as colunas Var(η−F

j) representam a contribuição das

diferenças nas características observadas da família dos colegas, as colunas Var(θSj)

captam o contributo das diferenças nos atributos observados das escolas, enquanto

o termo da covariância, Cov(η−F

j, θS

j) representa a relação entre família dos colegas

e características observadas da escola. Finalmente, Var(μj) representa as diferenças

em características que o modelo não consegue explicar (atributos não observados

das famílias e atributos observados e não observados dos alunos).

As primeiras quatro colunas apresentam o contributo em termos absolutos

enquanto as últimas quatro mostram os contributos em relação à variância total.

Note-se que os resultados não incluem o Luxemburgo uma vez que o número

de escolas disponíveis não é suficiente para realizar a estimativa face ao número

de variáveis explicativas disponíveis para a equação 4.

Gráfico 3. Variância dos efeitos fixos da escola e contributo da família dos

colegas da escola

AUS AUT

BEL

CAN

CHE

CHL CZE

DEU

DNK ESP

EST

FIN

FRA

GBR

GRC

HUN

IRL

ISL

ISR

ITA

JPN

KOR MEX

NLD

NORNZL POL

PRT

SVK

SVN

SWE

TUR

USA

0

500

1000

1500

2000

2500

0.0 500.0 1000.0 1500.0 2000.0 2500.0 3000.0 3500.0 4000.0 4500.0 5000.0

Con

trib

uto

das

dif

eren

ças

das

Fam

ílias

dos

col

egas

na

explic

ação

da

vari

ânci

a do

efei

to fi

xo

Variância (efeito fixo da escola)

34

Hugo Reis

Notas ao Gráfico 3: Este gráfico apresenta a relação entre a variância dos efeitos

fixos da escola (variância total entre-escolas), Var(�ϕj), e o contributo das diferenças

observadas dos atributos das famílias dos colegas para as diferenças

entre-escolas, Var(η−F

j).

Note-se que os resultados não incluem o Luxemburgo uma vez que o número de

escolas disponíveis não é suficiente para realizar a estimativa face ao número de

variáveis explicativas disponíveis para a equação 4.

Nos países escandinavos o contributo dos atributos da escola são

relativamente mais importantes do que o das características familiares.

No entanto, em termos absolutos, esses números são ainda menores

quando comparados com os outros países.

Note-se ainda que, em cerca de metade dos países em análise, a

maior desigualdade é intra-escolas e não entre-escolas, o que significa

que, nesses casos, as escolas por si só não podem explicar uma grande

parte da desigualdade dos resultados dos testes, mesmo quando, em

termos relativos, é a componente mais importante. Como exceções

temos a Áustria, o Chile e a Coreia do Sul, onde a variação entre-escola

é tão importante quanto aquela que existe intra-escola.

Por último, é também interessante notar que o termo de covariân-

cia tem um padrão completamente diferente de país para país. Nos paí-

ses em que as características familiares dos colegas são importantes,

como por exemplo a Alemanha e a Coreia do Sul, obtêm-se valores

muito positivos. Este facto contrasta com os países escandinavos, em

particular a Islândia e a Noruega, que apresentam valores negativos.

Assim, no primeiro grupo de países, as escolas parecem exacerbar a

desigualdade inicial, enquanto na Islândia e Noruega os resultados

sugerem que as escolas contribuem para diminuir a desigualdade de

oportunidades inicial entre alunos.

35


Em termos gerais, a conclusão principal do relatório Coleman (1966)

também se verifica em muitos países. Em particular, as características

das famílias dos colegas são a principal determinante observável da

desigualdade dos resultados escolares. Os resultados sugerem ainda

heterogeneidade entre países ao nível da segregação.

Desigualdade dos atributos não-cognitivos

Numa perspetiva de política educativa, uma análise restrita à

componente cognitiva poderá ser insuficiente dada a importância que

outras qualidades não cognitivas dos alunos podem assumir para o

sucesso futuro em diversas dimensões da vida. Por exemplo, Carneiro

e Heckman (2003) e Carneiro, Crawford e Goodman (2007) mostram

que várias medidas relativas a qualidades não cognitivas (que visam

capturar características como sociabilidade, paciência ou disciplina)

são fatores importantes do sucesso académico, dos resultados do mer-

cado de trabalho e de alguns comportamentos anti-sociais (como a ati-

vidade criminosa ou o uso de drogas). Neste contexto, tendo em con-

sideração estes factos, replica-se a análise apresentada na Tabela 1 para

algumas medidas de capacidades não-cognitivas, nomeadamente per-

severança, atitudes em relação à escola, sentimento de pertença, moti-

vação instrumental e interesse pela matemática.

Os resultados da Tabela A.8, em Anexo, mostram que a parte expli-

cada da variância destas variáveis é ainda menor do que quando usa-

mos os resultados dos testes cognitivos. Adicionalmente, e de forma

não expectável, o papel das famílias dos indivíduos e dos colegas pare-

cem ter um impacto menor. Isto sugere que, no contexto das qualida-

des não cognitivas, o papel das características não observáveis da famí-

lia e os atributos do indivíduo (observáveis e não observáveis) parecem

36

Hugo Reis

ser ainda mais relevantes para explicar as diferenças ao nível das carac-

terísticas não cognitivas.

Algumas considerações metodológicas

Devido à natureza dos dados, a análise do artigo incide na com-

preensão do papel da escola e da família na explicação da desigualdade

académica, independentemente de quais os fatores específicos de cada

componente. Adicionalmente, as relações entre o contexto familiar,

recursos escolares e desigualdade educativa pode não ser causal, reve-

lando apenas o papel relativo das diferentes componentes na determi-

nação da desigualdade dos testes. Tal acontece porque existem caracte-

rísticas não observadas da família, da escola e do próprio estudante que

afetam os respetivos testes, e que são suscetíveis de estar correlaciona-

dos com as variáveis familiares e de escola incluídas anteriormente.

Neste contexto, alguns dos resultados obtidos não podem ser interpre-

tados de forma causal.

Como referido anteriormente, a utilização de efeitos fixos da

escola permite conjeturar que desigualdade entre-escolas, a equação

(4), seja mais afetada por este problema do que ao nível da desigual-

dade total dos testes (equação 1). Neste caso, assume-se que os fatores

não observados na equação (4) serão principalmente características da

escola, que sendo positivamente (negativamente) correlacionadas com

as características familiares dos colegas podem sobrestimar (subesti-

mar) o papel da família dos colegas nesta equação. As referidas limita-

ções suscitam algum cuidado na interpretação causal dos resultados e

a eventual necessidade de abordagens alternativas.

37


Sistemas de Ensino e Desigualdade de Oportunidades

Na secção anterior, analisou-se como o papel da escola e de fatores

familiares determinam a desigualdade do desempenho académico den-

tro de cada país. Esta secção procura explorar como a importância de

cada fator está relacionada com as características do sistema de ensino

de cada país, nomeadamente: a idade da seleção dos alunos entre dife-

rentes programas curriculares, autonomia das escolas, seleção através

do desempenho académico por parte das escolas, possibilidade de esco-

lha das escolas por parte dos pais, retenção escolar, duração da escola-

ridade obrigatória e do ensino pré-escolar.

Com o objetivo de avaliar as associações entre a importância de

cada fator como determinantes da desigualdade escolar e as caracterís-

ticas do sistema de ensino, estima-se a seguinte especificação:

Yc = α + λXc + Єc

onde Yc representa os diferentes fatores da decomposição de

variância no país c, Xc representa as diferentes características do sis-

tema de ensino no país c e Єc representa o termo do erro.

Para cada fator, reportam-se as estimativas para o coeficiente λ, a

associação condicional entre cada característica e o fator da decompo-

sição de variância. Estes resultados são apresentados nas colunas (2) e

(4) de cada tabela desta secção. Por sua vez, os resultados da associação

não condicionada são reportados nas colunas (1) e (3).

Segregação

A Tabela 3 apresenta os resultados referentes à relação entre a

importância da segregação (medida pela covariância entre fatores

38

Hugo Reis

familiares e escola) com as diferentes características do sistema de

ensino. As colunas (1) e (2) apresentam os resultados referentes à equa-

ção (1) e as colunas (3) e (4) os resultados da especificação ao nível da

escola (equação 4).

O termo Cov(βFi, ϕj) da equação (1), apresenta uma relação positiva

com autonomia das escolas, intensidade de retenção escolar e com o

facto de a residência ser critério de admissão. Por outro lado encon-

tra-se uma correlação negativa com a idade em que o aluno pode ser

selecionado pela primeira vez para diferentes programas curriculares,

assim como com a duração da escolaridade obrigatória. No entanto,

esta covariância engloba também a relação com as características da

família dos colegas da mesma escola, pelo que é mais informativo em

termos de política educativa o termo Cov(η−Fj θSj) da equação (4). Neste

caso, e tendo em conta os resultados na coluna (4), este fator é posi-

tivamente correlacionado com a seleção através de desempenho aca-

démico e retenção escolar e negativamente associado às componentes

relativas a autonomia das escolas e idade em que o aluno é selecionado

pela primeira vez entre programas curriculares diferentes.

Deste modo, os resultados obtidos sugerem que um país onde as

escolas contribuem para aumentar a desigualdade de oportunidades

estão associados a sistemas de ensino em que: (i) os alunos são sele-

cionados entre diferentes programas curriculares mais cedo (tracking

mais cedo), (ii) existe menos autonomia das escolas, (iii) as escolas são

seletivas na escolha dos seus alunos e (iv) existe maior retenção escolar.

39


Tabela 3. Características do Sistema de Ensino e Segregação

Cov(βFi, ϕ

j) Cov(η−

Fj,

θSj)

Não condicionada Condicionada


Idade em que existe seleção curricular pelas primeira vez

-17.5 -47.1 -150.2 -78.3

(22.2) (27.3)* (19.4)*** (25.7)***

Indíce de Autonomia das Escolas

-20.1 130.8 -404.5 -236.5

(76.9) (78.6)* (87.8)*** (74.2)***

Residência como critério de admissão

460.0 645.4 -505.6 -90.7

(210.8)** (282.1)** (321.9) (266.5)

Classificação como critério de admissão

-110.7 136.6 1096.5 508.0

(265.5) (295.9) (341.6)*** (279.9)*

Intensidade de Retenção Escolar

1972.4 1902.0 1718.6 1170.5

(457.4)*** (533.0)*** (794.8)** (503.7)**

Duração da escolaridade Obrigatória

10.4 -100.3 33.5 17.8

(36.4) (37.8)** (53.6) (35.7)

Duração do Ensino Pré-escolar

74.8 -21.7 -37.3 -36.3

(65.0) (55.7) (97.9) (52.6)

Número de Observações

34 34 33 33

R2 - 0.53 - 0.81Apenas

uma variável na regressão

Todas as variáveis

na regressão

Apenas uma variável na

regressão

Todas as variáveis

na regressão

Notas: Esta tabela apresenta a relação entre diferentes características do sistema de

ensino e as duas medidas de segregação analisadas no artigo. Nas duas primeiras

colunas temos os resultados da covariância resultante da equação 1 enquanto as

duas últimas dizem respeito à equação 4.

Nas colunas (1) e (3) – Não Condicionada – a estimação é efetuada apenas com

uma característica do sistema de ensino. As colunas (2) e (4) – Condicionada

40

Hugo Reis

– a estimação é efetuada com todas as características do sistema de ensino

consideradas no artigo.

Note-se que nas colunas (3) e (4) os resultados não incluem o Luxemburgo uma vez

que o número de escolas disponíveis não é suficiente para realizar a estimativa ao

nível de escola face ao número de variáveis explicativas disponíveis na equação 4.

Escola

A coluna (2) da Tabela 4 mostra que o contributo da desigualdade

entre-escolas apresenta conclusões semelhantes à da segregação, ape-

sar de magnitudes diferentes.

Em relação à desigualdade das características observadas da escola

(excluindo os fatores familiares dos colegas da escola), os resultados

da coluna (4) sugerem que existe apenas uma associação negativa com

mais autonomia, e positiva com o facto de as escolas serem seletivas ao

admitir os alunos. Por outras palavras, um sistema com menos auto-

nomia das escolas e maior seletividade na escolha dos alunos está asso-

ciado a um maior contributo da desigualdade dos atributos da escola na

explicação da desigualdade entre-escolas.

Fatores Familiares

No que diz respeito ao contributo das diferenças ao nível da família,

os resultados são distintos quando olhamos para as diferenças da famí-

lia de cada aluno ou para a desigualdade da família dos colegas, como

determinantes da desigualdade no desempenho escolar. A coluna (2) da

Tabela 5 mostra que um sistema de ensino em que: i) as escolas têm mais

autonomia, ii) os pais têm menos possibilidades de escolha (residência

como critério) e iii) a seletividade é menor por parte das escolas, está asso-

ciado a um maior contributo das diferenças das características familiares.

41


Tabela 4. Características do Sistema de Ensino e contributo das diferenças

entre atributos da escola para a explicação da decomposição da variância

Var(ϕj) Var(S

j)




-463.3 -123.2 -101.9 -14.6

(80.4)*** (84.5) (19.7)*** (23.2)

Indíce de Autonomia das Escolas

-1223.6 -820.5 -331.0 -272.7

(328.8)*** (243.5)*** (70.6)*** (66.8)***

Residência como critério de admissão

-3702.7 -2126.9 -636.1 -203.6

(952.1)*** (916.6)** (245.6)** (239.9)

Classificação como critério de admissão

5536.7 3038.2 1085.7 750.3

(945.7)*** (916.6)*** (252.9)*** (251.9)***


2748.5 2850.4 719.6 642.0

(2900.0) (1651.0)* (678.3) (453.4)

Duração da escolaridade Obrigatória

-84.5 60.9 -10.8 20.8

(155.7) (117.2) (43.6) (32.1)


-61.4 121.5 -61.8 -49.5

(338.8) (172.5) (78.7)* (47.3)


34 34 33 33

R2 - 0.83 - 0.77

Apenas uma variável na regressão

Todas as variáveis

na regressão


Todas as variáveis

na regressão

Notas: Esta tabela apresenta a relação entre diferentes características do sistema

de ensino e o contributo das diferenças entre escolas na decomposição de

variância. Nas duas primeiras colunas temos os resultados da covariância resultante

42

Hugo Reis

da equação 1 enquanto as duas últimas dizem respeito à equação 4.








Tabela 5. Características do Sistema de Ensino e contributo das diferenças

das condições socioeconómicas das Famílias do aluno e dos colegas para

a explicação da decomposição da variância

Var(βFi) Var(η−

Fj)




106.9 2.5 -165.2 17.9

(21.3)*** (16.6) (43.6)*** (48.1)Indíce de Autonomia das Escolas

280.2 247.7 -324.1 -227.4

(84.1)*** (47.8)*** (171.3)* (138.8)***Residência como critério de admissão

1138.5 859.6 -1706.7 -1056.3

(203.9)*** (171.3)*** (434.0)*** (498.5)**Classificação como critério de admissão

-1463.4 -748.0 2680.4 1818.8

(216.8)*** (179.7)*** (400.6)*** (523.6)***


-76.6 -320.8 538.6 418.8

(729.1) (323.8) (1350.9) (942.3)Duração da escolaridade Obrigatória

20.2 -59.7 -13.4 78.2

(46.1) (23.0)** (85.6) (66.8)

43


Var(βFi) Var(η−

Fj)




66.2 -8.6 88.6 205.3

(83.2) (33.8) (155.0) (98.4)**


34 34 33 33

R2 - 0.89 - 0.74


Todas as variáveis na regressão


Todas as variáveis na regressão

Notas: Esta tabela apresenta a relação entre diferentes características do sistema

de ensino e o contributo das diferenças entre condições socioeconómicas da

família dos alunos e dos colegas na decomposição de variância. Nas duas primeiras

colunas temos os resultados da covariância resultante da equação 1 enquanto as

duas últimas dizem respeito à equação 4.








Por outro lado, os resultados apresentados na coluna (4) revelam o

oposto no que diz respeito às diferenças das condições socioeconómi-

cas dos colegas de escola. Assim, um sistema de ensino em que: os pais

têm possibilidade de escolher as escolas e existe maior seletividade por

parte das escolas, está associado a um maior contributo da desigual-

dade das características familiares.

44

Hugo Reis

Resumindo, as características que tornam as diferenças familiares

entre-escolas mais homogéneas levam a um aumento das diferenças

familiares intra-escola.

Considerações Finais

No espírito do Relatório Coleman (1966), este artigo procura ana-

lisar as determinantes de desigualdade no desempenho escolar e rela-

cionar a importância de cada fator subjacente com as características do

sistema de ensino de um conjunto de países da OCDE.

Os resultados evidenciam heterogeneidade entre países. Para mui-

tos países, as características da escola assumem o principal fator obser-

vável como determinante da desigualdade dos resultados dos testes.

Este resultado surge nos casos em que a família dos colegas é a com-

ponente observável mais importante. No entanto, é importante realçar

que uma grande parte da variação dos resultados dos testes não é expli-

cada por variáveis observáveis.

Os resultados indicam que o tipo de sistema de ensino está muito

correlacionado com a configuração da decomposição de variância

(família, escola e segregação). Em particular, os resultados sugerem

que um país onde a escola contribui para aumentar a desigualdade de

oportunidades inicial está associada a um sistema em que: (i) a seleção

entre diferentes programas curriculares é efetuada mais cedo (tracking

mais cedo), (ii) existe uma menor autonomia das escolas, (iii) as escolas

são mais seletivas no processo de admissão dos seus alunos e (iv) existe

uma maior propensão os alunos repetirem de ano.

No caso português, por exemplo, dadas as características do sis-

tema de ensino, os resultados sugerem que uma maior autonomia das

escolas e uma menor cultura de retenção poderiam tornar o sistema

45


educativo menos segregado e com um maior contributo das escolas

para aumentar a igualdade de oportunidades educacional.

Numa perspetiva política, os resultados deste artigo devem levar

a reflexões e implicações relevantes, principalmente quando o objetivo

da política educativa se centra na redução da desigualdade do desem-

penho escolar, e em particular, no papel da escola na redução da segre-

gação do sistema de ensino. No longo prazo esta questão torna-se

igualmente importante quer a nível social quer a nível do próprio cres-

cimento económico.

Por último, no contexto da política educativa, assume particular

relevância uma interpretação cuidadosa dos resultados, no que diz res-

peito à inferência das relações de causalidade. Não obstante este facto,

os resultados deste artigo permitem estabelecer relações relevantes ao

nível dos sistemas de ensino, que merecem especial atenção na defi-

nição das políticas de educativas, peça fundamental para o desenvolvi-

mento socioeconómico dos países.

Referências

Altonji, J., (1988). The effects of Family Background and School Characteristics on Education and Labour Market Outcomes. Unpublished manuscript. Northwest-ern University

Brunello, G. e Checchi, D. (2007). Does school tracing affect equality of opportunity? New international evidence. Economic Policy, 22(52), 781-861.

Carneiro, P., (2008). Equality of opportunity and educational achievement in Portu-gal. Portuguese Economic Journal, 7(1), 17-41

Carneiro, P., Crawford, C. e Goodman, A. (2007). The impact of early cognitive and non-cognitive skills on later outcomes. CEE Discussion Paper, Número 92.

46

Hugo Reis

Carneiro, P., e Heckman, J. (2003). Human Capital Policy. In Heckman, J. Krueger, A. (eds) Inequality in America: what role for human capital policies, MIT press, Cambridge, MA.

Carneiro, P., e Reis, H. (2009). Sources of inequality in educational achievement: an international comparison Unpublished manuscript. University College London

Coleman, J., Campbell, E., Hobson, C., McPArtland, J. Mood, A. Weinfeld, F. e York, L. (1966). Equality of educational opportunity.US government office, Washing-ton DC.

Eurodyce. The structure of the European Education System. European Commission

Hanushek, E. e Woessmann, L. (2006). Does Educational Tracking Affect Perfor-mance and Inequality? Differences-in-Differences evidence across countries. Economic Journal, 116, C63-C76.

OECD (2014), PISA 2012: Technical Report, Paris: Organization for Economic Co-operation and Development.

Pereira, M. e Reis, H. (2012). Diferenças regionais no desempenho dos alunos por-tugueses: evidência do Programa PISA da OCDE. Boletim Económico – Inverno – Banco de Portugal.

Todd, P. e Wolpin, K. (2003). On the Specification and estimation of the production function for cognitive achievement. Economic Journal, 113, F3-F33.

Hugo Reis é economista investigador no departamento de

estudos económicos (área de estudos estruturais) no Banco

de Portugal, professor na Universidade Católica Portuguesa,

membro do Centro de Investigação da Universidade Católica

Portuguesa e do IZA – Institute for the Study of Labor. Detém

um doutoramento em Economia pela UCL – University College

London e os seus tópicos de investigação incluem economia

de educação, avaliação de programas, mercado de trabalho,

microeconometria e desenvolvimento económico, temas

em que tem diversos trabalhos desenvolvidos.

48

Hugo Reis

Tabela A.1 Definição das variáveis

Variável Definição e descrição

Características da Família dos alunos

HISEI Índice de ocupação profissional mais elevado dos pais

PARED O índice do maior nível de escolaridade dos pais que foi calculado em número de anos de escolaridade.

Entre 0 e 10 Livros Número de pessoas que respondem ter em casa entre 0 e 10 livros.





Mais de 500 Livros Número de pessoas que respondem ter em casa mais de 500 livros.

Características da Família dos colegas

HISEI dos colegas Média do HISEI por escola (excluíndo o próprio)

PARED dos colegas Média do PARED por escola (excluíndo o próprio)

Perc. mais 200 livros Percentagem de colegas com mais de 200 livros em casa.

Aldeia A escola está inserida numa localidade com menos de 3000 habitantes

Vila A escola está inserida numa localidade entre 3000 e 15000 habitantes

Cidade Pequena A escola está inserida numa localidade entre 15000 e 100000 habitantes

Cidade A escola está inserida numa localidade com mais de 100000 habitantes

Características da Escola

Escola Privada Escola privada

Concorre com duas ou mais escolas Indica que uma escola concorre na sua zona com duas ou mais escolas

Concorre apenas com uma escola Indica que uma escola concorre na sua zona com apenas uma escola

Não tem concorrência Indica que uma escola não tem concorrência na sua zona

Agrupar alunos pela qualidade Índice que nos indica se uma escola agrupa os alunos por qualidade nas suas turmas de matemática

Alunos por turma Número de alunos por turma

49


Proporção de alunos com Internet Rácio entre o número de alunos com 15 anos com acesso a Internet e número de alunos com 15 anos com acesso a computadores

Extra-Curriculares Número total de atividades extra-curriculares que ocorrem na escola: i) música, ii) teatro, iii) arte.

Liderança: curricular Liderança na escola: Comunicação e definição dos objetivos da escola e programas curriculares

Liderança: Pedagógica Liderança na escola: componente pedagógica

Liderança: Desenv. Profiss. Liderança na escola: Acompanhmento e desenvolvimento profissional

Liderança: Part. Prof. Liderança na escola: Participação dos professores em questões de liderança

Extra-Curricular: Matemática Índice de actividades extra-curriculares relacionadas com a Matemática

Percentagem de raparigas Percentagem de raparigas na escola

Perc. de prof. de Matemática Percentagem de professores de Matemática

Perc. de alunos com comp. Rácio entre o número de alunos com 15 anos com acesso a computadores com o número de alunos no ano curricular modal

Resp. curricular e avaliação Índice do nível relativo de responsabilidade dos membros da escola em questões relacionadas com curriculo e avaliação

Resp. recursos escolares Índice do nível relativo de responsabilidade dos membros da escola em questões relacionadas com alocação de recursos

Autonomia das escolas Índice de autonomia das escolas relacionado com: cont./desp. de prof., orçamento, escolha dos livros, curriculos e critérios de admissão na escola

Selecção dos alunos Índice relacionado com o maior ou nenor grau de selecção por parte das escolas

Qualidade Infraestruturas Qualidade das infraestruturas

Qualidade Rec. Educativos Qualidade dos recursos educativos

Rácio aluno-prof. matemática Rácio entre alunos e professores de matemática

Rácio aluno-professor Rácio entre alunos e professores

Ambiente da escola - alunos Questões relacionadas com os alunos que afectam o ambiente da escola

Enfoque dos prof. nos alunos Enfoque do Professor nos alunos

Autonomia das escolas - prof. Participação dos professores na autonomia da escola

Estado anímico dos prof. Estado anímico do professor

Escassez de professores Escassez de professores

Ambiente da escola - prof. Questões relacionadas com os professores que afectam o ambiente da escola

50

Hugo Reis

Tabel

a A

.2 C

ondiç

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o-e

conóm

icas

dos

alunos

– M

édia

(des

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FR

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GR

CH

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IRL

HIS

EI

57.

39

48

.92

51.6

25

5.3

75

5.0

14

0.8

44

7.2

15

0.9

15

4.6

64

6.9

55

0.6

85

5.5

75

1.8

45

5.5

94

8.5

44

6.14

52

.47

(20

.88

)(2

0.9

0)

(21.8

3)

(20

.85

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3)

(19.2

7)

(20

.64

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4)

(21.5

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(20

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(20

.63

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0)

(20

.61)

(21.0

3)

PA

RED

13.2

313

.75

14.4

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.01

14.0

412

.55

13.5

514

.1915

.30

12.3

914

.03

14.9

613

.03

14.19

13.9

113

.1413

.57

(2.0

0)

(2.4

2)

(2.7

4)

(2.4

6)

(2.9

9)

(3.6

2)

(1.9

4)

(3.2

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(2.3

5)

(3.7

1)(1

.98

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(2.0

7)

(1.9

8)

(3.0

2)

(2.9

6)

(2.3

1)

Entr

e 0

e 1

0 L

ivro

s0

.100

.140

.170

.100

.160

.25

0.11

0.10

0.13

0.0

90

.09

0.0

90

.180

.150

.120

.110

.14

(0.3

0)

(0.3

5)

(0.3

8)

(0.3

1)(0

.36

)(0

.43

)(0

.32

)(0

.30

)(0

.34

)(0

.29

)(0

.28

)(0

.28

)(0

.38

)(0

.35

)(0

.32

)(0

.32

)(0

.34

)

Entr

e 11

e 2

5 L

ivro

s0

.120

.170

.170

.150

.170

.30

0.14

0.13

0.16

0.15

0.14

0.14

0.18

0.17

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00

.130

.16

(0.3

3)

(0.3

7)

(0.3

8)

(0.3

6)

(0.3

7)

(0.4

6)

(0.3

4)

(0.3

4)

(0.3

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(0.3

6)

(0.3

5)

(0.3

5)

(0.3

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(0.3

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(0.4

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(0.3

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(0.3

7)

Entr

e 2

6 e

10

0 L

ivro

s0

.31

0.3

00

.29

0.3

10

.29

0.2

90

.34

0.2

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.32

0.3

20

.32

0.3

50

.28

0.2

90

.33

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70

.29

(0.4

6)

(0.4

6)

(0.4

5)

(0.4

6)

(0.4

5)

(0.4

5)

(0.4

8)

(0.4

5)

(0.4

7)

(0.4

7)

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7)

(0.4

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(0.4

5)

(0.4

5)

(0.4

7)

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4)

(0.4

5)

Entr

e 10

1 e

20

0 L

ivro

s0

.21

0.17

0.16

0.2

00

.170

.100

.180

.20

0.17

0.2

10

.20

0.2

10

.170

.180

.170

.180

.19

(0.4

0)

(0.3

7)

(0.3

7)

(0.4

0)

(0.3

8)

(0.2

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(0.3

9)

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(0.3

8)

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.40

)(0

.41)

(0.3

8)

(0.3

8)

(0.3

8)

(0.3

8)

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0)

Entre

20

1 e

50

0 L

ivro

s0

.170

.140

.130

.150

.140

.04

0.14

0.18

0.14

0.14

0.17

0.16

0.13

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0.12

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(0.3

8)

(0.3

5)

(0.3

3)

(0.3

6)

(0.3

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(0.2

0)

(0.3

5)

(0.3

8)

(0.3

5)

(0.3

5)

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(0.3

6)

(0.3

3)

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(0.3

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(0.3

6)

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50

0 L

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0.0

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0.0

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.05

0.0

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0.0

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(0.2

8)

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.37)

(0.2

5)

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58

.48

58

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46

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85

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2)

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6)

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.150

.110

.27

0.2

2

(0.2

2)

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2)

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68

Hugo Reis

Tabela A.8 Decomposição de Variância das Qualidades Não Cognitivas

AUS AUT BEL CAN CHE CHL CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA GBR GRC HUN IRL ISL ISR ITA JPN KOR LUX MEX NLD NOR NZL POL PRT SVK SVN SWE TUR USA

Perseverança Perseverança

V(F) 4.0 0.9 0.6 2.6 0.7 0.7 1.7 1.9 3.2 2.9 1.1 4.9 2.2 3.5 1.9 0.8 3.4 V(F) 2.3 1.0 1.2 0.2 2.4 1.5 1.0 0.6 3.0 2.6 2.8 2.7 2.9 1.3 1.8 0.6 2.7

V€ 11.1 9.5 9.8 10.3 8.7 7.2 11.7 9.2 9.5 10.0 10.3 7.2 9.9 8.0 8.9 9.7 6.7 V€ 6.5 13.1 10.8 9.6 6.9 2.0 8.5 7.5 8.0 10.0 8.0 8.8 11.9 10.0 8.2 7.8 7.3

Cov(F,E) -0.7 -0.6 -0.4 0.2 -0.6 -0.0 -0.8 -1.0 -0.0 -1.0 -0.7 -0.5 0.9 -0.6 0.8 0.4 -0.9 Cov(F,E) 0.3 -1.1 -0.2 0.2 0.9 -0.0 0.2 -0.1 0.1 -0.3 0.5 0.3 -0.5 -0.3 0.2 0.3 -0.6

V(NE) 85.5 90.2 90.1 87.0 91.2 92.1 87.4 90.0 87.3 88.0 89.4 88.4 86.9 89.1 88.5 89.1 90.8 V(NE) 90.9 87.0 88.1 90.0 89.7 96.6 90.4 92.0 88.9 87.7 88.7 88.2 85.8 89.0 89.7 91.4 90.6

Atitudes em relação à escola: resultados


V(F) 0.3 0.5 0.4 0.6 0.2 0.3 1.3 0.4 0.6 0.2 1.0 0.8 1.1 1.4 0.7 0.3 0.6 V(F) 1.1 0.3 0.3 0.5 0.3 0.7 0.1 0.6 0.6 1.1 0.5 1.2 0.8 0.9 0.4 0.8 1.8

V/E) 11.8 8.1 8.2 8.6 9.6 11.4 12.5 11.9 9.3 7.1 10.2 7.1 12.2 8.2 9.6 16.6 7.2 V/E) 7.9 10.1 12.1 7.2 8.4 3.4 10.0 13.6 8.3 7.6 8.1 7.7 11.0 14.4 9.3 10.9 7.5

Cov(F,E) 0.4 0.6 0.2 0.2 0.1 -0.7 0.3 0.4 0.1 0.0 0.2 0.2 1.0 -0.0 0.5 0.3 0.4 Cov(F,E) 0.4 0.1 0.4 -0.4 0.1 0.5 0.1 0.8 0.1 0.2 0.1 0.5 0.3 0.6 0.1 0.0 0.7

V(NE) 87.6 90.8 91.2 90.7 90.1 89.0 85.9 87.4 90.0 92.7 88.5 91.9 85.7 90.3 89.2 82.9 91.8 V(NE) 90.6 89.5 87.2 92.6 91.3 95.4 89.8 85.0 91.0 91.1 91.4 90.6 87.8 84.2 90.2 88.3 90.1

Atitudes em relação à escola: Actividades


V(F) 0.9 0.4 0.4 1.0 0.4 0.5 1.5 0.6 1.0 0.6 0.9 1.5 0.6 1.9 0.3 0.5 1.6 V(F) 1.2 0.1 0.5 0.7 0.2 0.6 0.1 0.6 0.9 2.5 0.5 1.2 1.0 0.5 1.0 0.8 2.2

V/E) 11.6 7.6 8.2 8.3 8.3 10.1 13.7 11.5 10.7 8.2 9.9 7.7 11.3 9.1 10.6 15.0 5.8 V/E) 8.1 9.5 11.6 6.2 8.8 4.2 11.7 13.5 9.1 9.2 9.1 7.2 10.3 16.6 9.9 10.2 7.6

Cov(F,E) 0.6 0.4 0.3 0.2 0.0 -0.8 0.3 -0.1 0.3 -0.1 0.2 0.1 0.9 -0.2 0.3 0.6 0.4 Cov(F,E) 0.6 0.0 0.6 -0.2 0.0 -0.0 -0.0 0.9 0.2 0.5 0.0 0.6 0.5 -0.2 0.4 -0.5 0.8

V(NE) 86.8 91.6 91.1 90.5 91.3 90.1 84.6 88.0 88.0 91.3 89.0 90.8 87.3 89.2 88.8 83.8 92.1 V(NE) 90.1 90.4 87.2 93.2 91.0 95.2 88.2 84.9 89.8 87.8 90.3 91.0 88.2 83.1 88.6 89.5 89.3

Sentimento de pertença


V(F) 0.9 0.3 0.2 1.0 0.6 0.3 1.1 0.8 0.9 0.6 0.6 1.4 0.7 2.0 0.3 0.6 1.9 V(F) 1.1 0.1 0.2 0.4 0.2 0.8 0.2 0.3 0.4 1.2 0.7 1.4 1.1 0.7 1.3 0.8 1.6

V/E) 11.0 8.9 8.0 7.9 7.9 8.0 12.6 10.8 8.8 7.5 11.1 7.2 11.5 8.1 8.4 14.2 5.7 V/E) 6.3 8.7 11.0 6.7 9.3 3.1 9.9 12.5 6.7 8.6 8.1 6.6 11.5 14.2 7.5 9.5 7.0

Cov(F,E) 0.3 0.6 0.1 0.1 0.2 -0.5 0.0 0.6 -0.1 -0.0 -0.0 0.2 0.7 -0.4 0.0 0.8 0.1 Cov(F,E) 0.4 0.0 0.5 -0.1 0.2 0.4 -0.1 0.7 -0.1 -0.0 0.1 0.7 0.5 0.5 -0.0 -0.2 0.1

V(NE) 87.8 90.2 91.6 91.0 91.3 92.2 86.3 87.9 90.4 91.9 88.3 91.3 87.1 90.3 91.3 84.4 92.3 V(NE) 92.2 91.1 88.3 93.0 90.2 95.6 90.0 86.5 93.0 90.3 91.0 91.2 86.9 84.7 91.2 89.9 91.3

Motivação instrumental para Matemática


V(F) 1.0 1.1 0.9 1.5 0.1 0.4 2.0 0.5 1.2 0.6 1.1 2.2 1.2 1.6 1.7 0.6 1.7 V(F) 1.6 0.7 0.7 0.9 0.8 2.3 0.3 0.5 0.9 1.2 2.4 2.9 1.8 1.4 1.0 0.6 3.8

V/E) 19.2 14.9 14.0 14.1 15.8 13.1 24.1 22.3 16.2 15.5 17.0 11.6 20.9 15.2 13.1 21.4 9.4 V/E) 15.9 14.9 17.0 15.5 18.2 4.4 17.1 20.3 14.9 13.8 15.4 13.0 23.1 22.8 14.4 15.6 11.7

Cov(F,E) 0.3 -0.6 0.1 0.4 -0.1 -0.4 -0.9 -0.2 0.4 0.1 -0.0 0.1 0.2 0.0 0.9 1.3 0.0 Cov(F,E) 0.5 -0.6 0.6 0.2 0.9 -0.0 -0.1 0.7 -0.2 0.5 0.2 -0.1 0.0 1.1 0.6 0.1 -0.6

V(NE) 79.5 84.7 85.0 84.0 84.2 86.8 74.8 77.4 82.2 83.7 81.9 86.1 77.7 83.1 84.4 76.7 88.9 V(NE) 82.0 85.0 81.7 83.4 80.0 93.3 82.8 78.5 84.4 84.5 82.1 84.3 75.1 74.7 84.0 83.6 85.1

Interesse pela Matemática


V(F) 1.2 1.3 1.3 1.0 0.6 0.3 2.7 1.6 0.7 1.4 1.7 2.8 1.5 1.7 1.8 0.4 1.9 V(F) 1.7 0.7 0.8 0.7 0.8 3.4 0.4 0.7 2.0 0.8 1.2 1.9 2.3 1.2 1.3 0.9 2.3

V/E) 19.4 14.5 14.0 15.3 15.1 13.8 25.3 20.7 19.5 16.1 17.8 12.9 22.0 15.6 14.4 25.3 10.4 V/E) 14.7 16.8 19.6 14.9 18.3 3.8 18.1 18.1 17.4 15.9 15.2 13.2 25.1 19.7 16.1 18.1 12.6

Cov(F,E) 0.1 0.5 0.1 0.4 0.1 -0.5 -0.5 0.1 0.3 -0.4 -0.3 -0.1 0.4 -0.0 1.4 0.6 0.6 Cov(F,E) 0.5 -0.5 0.8 0.2 0.6 -0.1 0.1 0.8 -0.1 0.4 0.4 0.0 -0.4 1.7 0.3 0.1 -0.8

V(NE) 79.3 83.7 84.6 83.3 84.2 86.3 72.5 77.6 79.5 82.9 80.7 84.4 76.1 82.8 82.5 73.7 87.1 V(NE) 83.1 82.9 78.9 84.3 80.4 92.9 81.4 80.3 80.6 82.8 83.2 84.9 73.1 77.3 82.3 81.0 85.8

69


Tabela A.8 Decomposição de Variância das Qualidades Não Cognitivas

AUS AUT BEL CAN CHE CHL CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA GBR GRC HUN IRL ISL ISR ITA JPN KOR LUX MEX NLD NOR NZL POL PRT SVK SVN SWE TUR USA

Perseverança Perseverança

V(F) 4.0 0.9 0.6 2.6 0.7 0.7 1.7 1.9 3.2 2.9 1.1 4.9 2.2 3.5 1.9 0.8 3.4 V(F) 2.3 1.0 1.2 0.2 2.4 1.5 1.0 0.6 3.0 2.6 2.8 2.7 2.9 1.3 1.8 0.6 2.7

V€ 11.1 9.5 9.8 10.3 8.7 7.2 11.7 9.2 9.5 10.0 10.3 7.2 9.9 8.0 8.9 9.7 6.7 V€ 6.5 13.1 10.8 9.6 6.9 2.0 8.5 7.5 8.0 10.0 8.0 8.8 11.9 10.0 8.2 7.8 7.3

Cov(F,E) -0.7 -0.6 -0.4 0.2 -0.6 -0.0 -0.8 -1.0 -0.0 -1.0 -0.7 -0.5 0.9 -0.6 0.8 0.4 -0.9 Cov(F,E) 0.3 -1.1 -0.2 0.2 0.9 -0.0 0.2 -0.1 0.1 -0.3 0.5 0.3 -0.5 -0.3 0.2 0.3 -0.6

V(NE) 85.5 90.2 90.1 87.0 91.2 92.1 87.4 90.0 87.3 88.0 89.4 88.4 86.9 89.1 88.5 89.1 90.8 V(NE) 90.9 87.0 88.1 90.0 89.7 96.6 90.4 92.0 88.9 87.7 88.7 88.2 85.8 89.0 89.7 91.4 90.6



V(F) 0.3 0.5 0.4 0.6 0.2 0.3 1.3 0.4 0.6 0.2 1.0 0.8 1.1 1.4 0.7 0.3 0.6 V(F) 1.1 0.3 0.3 0.5 0.3 0.7 0.1 0.6 0.6 1.1 0.5 1.2 0.8 0.9 0.4 0.8 1.8

V/E) 11.8 8.1 8.2 8.6 9.6 11.4 12.5 11.9 9.3 7.1 10.2 7.1 12.2 8.2 9.6 16.6 7.2 V/E) 7.9 10.1 12.1 7.2 8.4 3.4 10.0 13.6 8.3 7.6 8.1 7.7 11.0 14.4 9.3 10.9 7.5

Cov(F,E) 0.4 0.6 0.2 0.2 0.1 -0.7 0.3 0.4 0.1 0.0 0.2 0.2 1.0 -0.0 0.5 0.3 0.4 Cov(F,E) 0.4 0.1 0.4 -0.4 0.1 0.5 0.1 0.8 0.1 0.2 0.1 0.5 0.3 0.6 0.1 0.0 0.7

V(NE) 87.6 90.8 91.2 90.7 90.1 89.0 85.9 87.4 90.0 92.7 88.5 91.9 85.7 90.3 89.2 82.9 91.8 V(NE) 90.6 89.5 87.2 92.6 91.3 95.4 89.8 85.0 91.0 91.1 91.4 90.6 87.8 84.2 90.2 88.3 90.1



V(F) 0.9 0.4 0.4 1.0 0.4 0.5 1.5 0.6 1.0 0.6 0.9 1.5 0.6 1.9 0.3 0.5 1.6 V(F) 1.2 0.1 0.5 0.7 0.2 0.6 0.1 0.6 0.9 2.5 0.5 1.2 1.0 0.5 1.0 0.8 2.2

V/E) 11.6 7.6 8.2 8.3 8.3 10.1 13.7 11.5 10.7 8.2 9.9 7.7 11.3 9.1 10.6 15.0 5.8 V/E) 8.1 9.5 11.6 6.2 8.8 4.2 11.7 13.5 9.1 9.2 9.1 7.2 10.3 16.6 9.9 10.2 7.6

Cov(F,E) 0.6 0.4 0.3 0.2 0.0 -0.8 0.3 -0.1 0.3 -0.1 0.2 0.1 0.9 -0.2 0.3 0.6 0.4 Cov(F,E) 0.6 0.0 0.6 -0.2 0.0 -0.0 -0.0 0.9 0.2 0.5 0.0 0.6 0.5 -0.2 0.4 -0.5 0.8

V(NE) 86.8 91.6 91.1 90.5 91.3 90.1 84.6 88.0 88.0 91.3 89.0 90.8 87.3 89.2 88.8 83.8 92.1 V(NE) 90.1 90.4 87.2 93.2 91.0 95.2 88.2 84.9 89.8 87.8 90.3 91.0 88.2 83.1 88.6 89.5 89.3



V(F) 0.9 0.3 0.2 1.0 0.6 0.3 1.1 0.8 0.9 0.6 0.6 1.4 0.7 2.0 0.3 0.6 1.9 V(F) 1.1 0.1 0.2 0.4 0.2 0.8 0.2 0.3 0.4 1.2 0.7 1.4 1.1 0.7 1.3 0.8 1.6

V/E) 11.0 8.9 8.0 7.9 7.9 8.0 12.6 10.8 8.8 7.5 11.1 7.2 11.5 8.1 8.4 14.2 5.7 V/E) 6.3 8.7 11.0 6.7 9.3 3.1 9.9 12.5 6.7 8.6 8.1 6.6 11.5 14.2 7.5 9.5 7.0

Cov(F,E) 0.3 0.6 0.1 0.1 0.2 -0.5 0.0 0.6 -0.1 -0.0 -0.0 0.2 0.7 -0.4 0.0 0.8 0.1 Cov(F,E) 0.4 0.0 0.5 -0.1 0.2 0.4 -0.1 0.7 -0.1 -0.0 0.1 0.7 0.5 0.5 -0.0 -0.2 0.1

V(NE) 87.8 90.2 91.6 91.0 91.3 92.2 86.3 87.9 90.4 91.9 88.3 91.3 87.1 90.3 91.3 84.4 92.3 V(NE) 92.2 91.1 88.3 93.0 90.2 95.6 90.0 86.5 93.0 90.3 91.0 91.2 86.9 84.7 91.2 89.9 91.3



V(F) 1.0 1.1 0.9 1.5 0.1 0.4 2.0 0.5 1.2 0.6 1.1 2.2 1.2 1.6 1.7 0.6 1.7 V(F) 1.6 0.7 0.7 0.9 0.8 2.3 0.3 0.5 0.9 1.2 2.4 2.9 1.8 1.4 1.0 0.6 3.8

V/E) 19.2 14.9 14.0 14.1 15.8 13.1 24.1 22.3 16.2 15.5 17.0 11.6 20.9 15.2 13.1 21.4 9.4 V/E) 15.9 14.9 17.0 15.5 18.2 4.4 17.1 20.3 14.9 13.8 15.4 13.0 23.1 22.8 14.4 15.6 11.7

Cov(F,E) 0.3 -0.6 0.1 0.4 -0.1 -0.4 -0.9 -0.2 0.4 0.1 -0.0 0.1 0.2 0.0 0.9 1.3 0.0 Cov(F,E) 0.5 -0.6 0.6 0.2 0.9 -0.0 -0.1 0.7 -0.2 0.5 0.2 -0.1 0.0 1.1 0.6 0.1 -0.6

V(NE) 79.5 84.7 85.0 84.0 84.2 86.8 74.8 77.4 82.2 83.7 81.9 86.1 77.7 83.1 84.4 76.7 88.9 V(NE) 82.0 85.0 81.7 83.4 80.0 93.3 82.8 78.5 84.4 84.5 82.1 84.3 75.1 74.7 84.0 83.6 85.1



V(F) 1.2 1.3 1.3 1.0 0.6 0.3 2.7 1.6 0.7 1.4 1.7 2.8 1.5 1.7 1.8 0.4 1.9 V(F) 1.7 0.7 0.8 0.7 0.8 3.4 0.4 0.7 2.0 0.8 1.2 1.9 2.3 1.2 1.3 0.9 2.3

V/E) 19.4 14.5 14.0 15.3 15.1 13.8 25.3 20.7 19.5 16.1 17.8 12.9 22.0 15.6 14.4 25.3 10.4 V/E) 14.7 16.8 19.6 14.9 18.3 3.8 18.1 18.1 17.4 15.9 15.2 13.2 25.1 19.7 16.1 18.1 12.6

Cov(F,E) 0.1 0.5 0.1 0.4 0.1 -0.5 -0.5 0.1 0.3 -0.4 -0.3 -0.1 0.4 -0.0 1.4 0.6 0.6 Cov(F,E) 0.5 -0.5 0.8 0.2 0.6 -0.1 0.1 0.8 -0.1 0.4 0.4 0.0 -0.4 1.7 0.3 0.1 -0.8

V(NE) 79.3 83.7 84.6 83.3 84.2 86.3 72.5 77.6 79.5 82.9 80.7 84.4 76.1 82.8 82.5 73.7 87.1 V(NE) 83.1 82.9 78.9 84.3 80.4 92.9 81.4 80.3 80.6 82.8 83.2 84.9 73.1 77.3 82.3 81.0 85.8

Nota: A tabela apresenta a decomposição de variância total de medidas de capacidades não-cognitivas, nomeadamente perseverança, atitudes em relação à escola, sentimento de pertença, motivação instrumental e interesse pela matemática, explicada pelas suas diferentes componentes: características da família do aluno e características observáveis e não observáveis da escola.

70

Hugo Reis

Tabela A.9 Características do Sistema de Ensino

Idade em que existe Critério de admissão Duração Duração

seleção curricular Autonomia Residência Desempenho Retenção Escolaridade Ensino

pela primeira vez Escolas Académico Escolar Obrigatória Pré-Escolar

Austrália 16 0.01 0.65 0.70 0.08 11 1

Austria 10 -0.69 0.45 0.82 0.11 9 3

Bélgica 12 -0.03 0.18 0.58 0.33 13 3

Canadá 16 -0.23 0.77 0.53 0.07 11 2

Suiça 12 -0.27 0.78 0.71 0.24 9 2

Chile 14 0.64 0.34 0.76 0.20 12 4

Rep. Checa 11 1.24 0.29 0.73 0.04 10 3

Alemanha 10 -0.40 0.80 0.80 0.20 13 3

Dinamarca 16 0.15 0.76 0.30 0.06 10 4

Espanha 16 -0.52 0.78 0.11 0.29 11 3

Estónia 15 0.40 0.82 0.76 0.03 9 4

Finlândia 16 -0.09 0.79 0.19 0.04 10 4

França 16 -0.49 0.82 0.60 0.28 10 4

Grã-Bretanha 16 0.80 0.76 0.34 0.03 12 2

Grécia 15 -1.30 0.86 0.24 0.03 9 2

Hungria 11 0.49 0.47 0.96 0.07 10 4

Irlanda 15 -0.13 0.60 0.35 0.09 10 1

Islândia 16 0.05 0.79 0.28 0.01 11 3

Israel 15 -0.09 0.71 0.74 0.02 10 3

Itália 14 -0.59 0.61 0.77 0.15 9 3

Japão 15 0.04 0.23 0.99 0.00 10 3

Coreia do Sul 14 -0.36 0.39 0.74 0.04 9 1

Luxemburgo 13 -0.13 0.86 0.99 0.34 12 3

México 13 -0.74 0.34 0.73 0.12 9 3

Países Baixos 12 1.37 0.41 0.99 0.29 13 2

Noruega 16 -0.41 0.71 0.11 0.00 11 3

Nova Zelândia 16 0.52 0.66 0.65 0.05 12 2

Polónia 16 0.15 0.85 0.61 0.03 9 4

Portugal 15 -0.46 0.90 0.62 0.36 9 3

Eslováquia 11 0.92 0.31 0.71 0.07 10 3

Eslovénia 14 0.21 0.21 0.60 0.03 9 3

Suécia 16 0.60 0.62 0.10 0.04 10 4

Turquia 11 -1.37 0.61 0.72 0.14 12 3

EUA 16 0.40 0.82 0.57 0.12 12 3

Nota: A tabela apresenta, para cada país, as características do sistema de ensino utilizadas no artigo: Idade em que existe pela primeira vez seleção curricular (Eurodyce), Autonomia das escolas (PISA 2012), Residência e Desempenho Académico como critério de admissão (PISA 2012), Retenção escolar (PISA 2012), Duração da escolaridade obrigatória e do ensino pré-escolar (Eurodyce).

RANKINGS DAS ESCOLAS: O IMPACTO NAS ESCOLAS PÚBLICAS E PRIVADAS

Ana Balcão Reis

Carmo Seabra

Luís Catela Nunes

73

Rankings das escolas: o impacto nas escolas públicas e privadas

RANKINGS DAS ESCOLAS: O IMPACTO

NAS ESCOLAS PÚBLICAS E PRIVADAS

Ana Balcão Reis

Carmo Seabra

Luís Catela Nunes

Resumo

Neste artigo analisam-se as alterações no desempenho das escolas

em consequência da publicação dos rankings das escolas. Estas altera-

ções são avaliadas em termos da distribuição das escolas por intervalo de

notas, da persistência da sua classificação e das trajectórias de transição

observadas após a publicação dos rankings. Distinguem-se escolas pri-

vadas de públicas e mostra-se que estes dois tipos de escolas reagem à

publicação dos rankings de forma significativamente diferente: as escolas

privadas mal classificadas têm uma probabilidade muito maior de fechar

e a sua persistência na cauda da distribuição é muito menor.

1. Introdução

Na última década muitos países tentaram aumentar o desempe-

nho das suas escolas implementando políticas de “prestação de contas”,

74

Ana Balcão Reis, Carmo Seabra, Luís Catela Nunes

de natureza diversa. O impacto deste tipo de medidas foi analisado por

diversos autores, com recurso a diferentes conjuntos de dados e estraté-

gias empíricas. Enquanto alguns encontraram sinais de efeitos positivos

sobre o desempenho das escolas (ver, por exemplo, Figlio e Rouse, 2006;

Chakrabarti, 2008; Hanushek e Raymond, 2004; Chiang, 2009), outros

autores concluíram que essas políticas tiveram consequências negativas,

especialmente para as escolas mal classificadas (Clotfelter et al., 2004).

A política de “prestação de contas” específica que se analisa no

presente estudo consiste na divulgação pública de rankings das escolas

baseados na média das notas obtidas pelos respectivos alunos em exa-

mes nacionais. Estuda-se o caso de Portugal, onde a publicação regular

destes rankings se iniciou em 2003. A divulgação desses dados reve-

lou um novo conjunto de informações sobre a qualidade das escolas,

mostrando, por exemplo, que as escolas privadas pontuavam consis-

tentemente acima das escolas públicas. Este resultado surpreendeu o

público em geral, apesar da dependência do desempenho dos estudan-

tes do respectivo contexto socioeconómico, mostrado inicialmente por

Coleman et al., 1966, ser um facto empírico bem estabelecido na litera-

tura sobre economia da educação.

Neste artigo analisam-se a evolução da distribuição dos resultados

das escolas, a persistência desses resultados e a transição da posição de

cada escola no ranking nos anos seguintes à publicação dos rankings.

Investigam-se eventuais diferenças entre escolas privadas e públicas,

uma vez que se antecipa que as primeiras possam revelar maior agili-

dade na sua capacidade de reagir.

Na Secção 2 descrevem-se brevemente os dados. Na Secção 3 ana-

lisa-se a evolução da distribuição dos resultados médios das escolas

durante o período em análise. Na Secção 4 olha-se para a persistên-

cia da posição relativa das escolas. Na Secção 5 observa-se a transição

75


de cada tipo de escola entre o período inicial e o ano final. Na Secção

6 conclui-se.

2. Os dados

A base de dados utilizada abrange as notas nos exames nacionais

do 12º ano de todos os estudantes em Portugal. As classificações obti-

das nesses exames são publicadas por estudante (sem identificadores)

e por exame para todos os exames aplicados desde 2003, numa escala

de 0 a 200.4 A escolha dos exames a incluir na análise segue os crité-

rios adotados pelo jornal Público na sua publicação do ranking. Usam-

-se as notas por aluno e por escola de 2003 a 2010 e a informação sobre

o carácter público ou privado das escolas.

Durante este período foram observadas 652 escolas, 137 privadas

e 515 públicas. Destas, 40 abriram durante este período, enquanto 57

fecharam. Na Tabela 1 apresentam-se algumas estatísticas descritivas

das notas médias por escola.

Os números mostram que a média é sempre maior para as esco-

las privadas do que para as escolas públicas e que o fosso entre os dois

tipos de escolas aumentou consistentemente ao longo do período.

No entanto, o desvio-padrão para escolas particulares é significativa-

mente maior do que para as escolas públicas, mostrando uma maior

heterogeneidade no desempenho das escolas privadas.

4 Os dados brutos são publicados pela Comissão Nacional de exames,

uma agência do Ministério da educação e estão disponíveis em http://old.

dge.mec.pt/jurinacionalexames/.

76


Tabela 1. Estatísticas descritivas

Todas as escolas

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Média 101,3 96,1 100,9 100,9 98,1 108,7 107,0 104,9

Mediana 101,6 95,8 101,2 101,2 98,0 108,7 106,0 104,9

Desvio-Padrão 13,0 13,9 14,7 11,6 13,1 12,8 12,6 13,2

Mínimo 58,7 38,3 35,7 66,4 59,0 65,0 71,3 50,0

Máximo 140,5 147,4 152,7 135,6 147,9 163,0 158,1 149,8

Nº Obs. 612 605 593 585 600 604 600 595

Escolas privadas

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Média 103,6 100,1 106,8 104,5 102,7 117,0 115,0 115,3

Mediana 102,6 99,4 105,5 103,3 101,0 114,2 112,3 114,7

Desvio-Padrão 16,8 19,2 18,2 15,6 18,4 16,2 16,9 16,1

Mínimo 70,2 50,9 64,3 72,7 59,0 84,6 71,3 73,3

Máximo 140,5 147,4 152,7 135,6 147,9 163,0 150,3 149,8

Nº Obs. 118 113 108 102 116 117 115 112

77


Escolas públicas

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Média 100,8 95,1 99,6 100,2 97,0 106,7 105,1 102,5

Mediana 101,3 95,5 100,4 100,9 97,3 107,7 105,1 103,1

Desvio-Padrão 11,8 12,2 13,5 10,4 11,2 11,0 10,5 11,2

Mínimo 58,7 38,3 35,7 66,4 62,3 65,0 73,3 50,0

Máximo 130,8 135,6 136,0 130,4 134,6 137,1 158,1 142,4

Nº Obs. 494 492 485 483 484 487 485 483

3. Evolução da distribuição das escolas de acordo

com a média das notas por escola

Nas Figuras 1 a 3 apresenta-se a percentagem de escolas que tive-

ram nota média em cada um dos intervalos indicados. Estes intervalos

foram definidos tendo em conta o conjunto total das escolas examina-

das em cada ano. Determinou-se a média das notas de cada escola, o

desvio para a média do ano e dividiu-se pelo desvio-padrão da distri-

buição inteira. Os valores resultantes foram então classificados nos 6

intervalos descritos.

A distribuição das notas para todas as escolas (privadas + públi-

cas), apresentada na Fig. 1, parece razoavelmente simétrica e estável ao

longo do período. No entanto, quando se separam as escolas privadas

das públicas, estes resultados mudam significativamente, conforme se

mostra nas Figuras 2 e 3. No subconjunto das escolas privadas o gráfico

é distorcido para a direita, enquanto no das públicas é ligeiramente dis-

torcido para a esquerda. A proporção de escolas privadas nos dois inter-

valos de topo é muito mais elevada desde o período inicial e a evolução

78


ao longo do tempo acentua estas diferenças. Estes movimentos podem

ser devido a dois diferentes mecanismos de ajustamento: algumas esco-

las podem mudar a sua posição no ranking, enquanto outras podem até

fechar. Os diferentes mecanismos subjacentes a estes movimentos são

sujeitos a uma análise mais aprofundada nas secções seguintes.

Figura 1. Distribuição das notas médias: todas as escolas.

Figura 2. Distribuição das notas médias: escolas públicas.

0%

10%

20%

30%

40%

<-2 St. D. “-2 St.D.<X<-1 St.

D”

"-1 St. D.<X<0." “0<X<1 St.D.”

"1 St. D.<X<2St. D."

“X>2 St. D.”

20032004200520062007200820092010

<-2 St. D. “-2 St.D.<X<-1 St.

D”

"-1 St. D.<X<0." “0<X<1 St.D.”

"1 St. D.<X<2St. D."

“X>2 St. D.”

200320042005200620072008200920100%

11%

23%

34%

45%

79


Figura 3. Distribuição das notas médias: escolas privadas.

4. Análise da persistência da posição relativa das escolas

Nesta secção analisa-se a persistência da posição relativa das esco-

las. Na Tabela 2 mostra-se a percentagem de escolas que permaneceu no

mesmo quartil nos oito anos analisados, ou pelo menos durante 6 destes

8 anos. A tabela exibe os resultados para todas as escolas e divididos por

escolas públicas e privadas. Por exemplo, 2,6% de todas as escolas classifi-

caram-se no quartil mais baixo (Q1) durante todo o período e 6,6% perma-

neceram sempre no quartil mais elevado (Q4). Se se medir a persistência

pela permanência no mesmo quartil durante pelo menos 6 anos, vê-se que

11,2% das escolas ficou persistentemente no quartil mais baixo e 13,8% per-

maneceu no mais elevado. Quando se consideram apenas as escolas priva-

das, verifica-se que 25,5% ficou no quartil superior pelo menos seis anos.

Os dados mostram que há uma notável estabilidade nos extremos

da distribuição, acompanhado por uma persistência muito baixa nos 2º

e 3º quartis. No conjunto das escolas com notas mais altas a persistên-

cia é particularmente elevada para as escolas privadas.5

5 Estes resultados são confirmados quando se realiza a análise

em termos de decis.

<-2 St. D. “-2 St.D.<X<-1 St.

D”

"-1 St. D.<X<0." “0<X<1 St.D.”

"1 St. D.<X<2St. D."

“X>2 St. D.”

200320042005200620072008200920100%

11%

23%

34%

45%

80


Tabela 2. Percentagem de escolas que permaneceu no mesmo quartil

todos os anos ou pelo menos 6 anos

Todas as escolas

Q1 (inferior)

Q2 Q3 Q4 (superior)

Todos os anos 2,6% 0,0% 0,5% 6,6%

Pelo menos 6 anos 11,2% 4,6% 4,6% 13,8%

Públicas

Q1 Q2 Q3 Q4

Todos os anos 2,5% 0,0% 0,6% 5,0%

Pelo menos 6 anos 12,4% 5,4% 5,4% 10,7%

Privadas

Q1 Q2 Q3 Q4

Todos os anos 2,9% 0,0% 0,0% 12,4%

Pelo menos 6 anos 6,6% 1,5% 1,5% 25,5%

5. Transição entre quartis

A fim de melhor compreender a forma como a publicação dos

rankings afetou as escolas, apresenta-se na tabela 3 uma matriz das tran-

sições de escolas entre quartis no período de 2003 a 2010, que mostra

as alterações das posições relativas das escolas sete anos após o início

da publicação sistemática dos rankings. Por exemplo, 39% das escolas

que se classificaram no quartil mais baixo (Q1) em 2003 estavam den-

tro deste mesmo quartil em 2010, enquanto 28% tinha saltado para o

segundo quartil, 10% para o terceiro, 3% para o quarto e 20% tinham

81


fechado. Mais uma vez, essas transições foram muito diferentes entre

escolas públicas e privadas. Em particular, 40% das escolas privadas

que se classificaram no quartil mais baixo em 2003 tinha fechado em

2010, enquanto para as escolas públicas apenas 14% das que exibiam

pior desempenho tinha fechado. A tabela também mostra que a per-

sistência no primeiro quartil foi muito maior para as escolas públicas,

43% contra 26%. Por sua vez, quando se foca a análise no quarto quar-

til (superior), vê-se que 84% das escolas privadas que estavam nessa

posição em 2003 permaneceu lá até 2010, em comparação com 46%

das escolas públicas. Nos quartis 2 e 3, a percentagem de escolas que

melhoraram a sua posição é maior entre as escolas privadas, também.

Além disso nestes quartis há mais escolas privadas a mover-se para um

quartil melhor do que para um pior, enquanto o oposto é verdadeiro

para as escolas públicas.

As últimas linhas referem-se às escolas que abriram depois de

2003. Em 2010, 17% destas classificaram-se no quartil inferior (Q1) e

31% classificaram-se no superior (Q4). Novamente, quando se sepa-

ram as escolas privadas das públicas, encontram-se diferenças subs-

tanciais: 81% das escolas privadas classificam-se na metade superior da

distribuição imediatamente após a respetiva abertura, apesar do espe-

rado (e bem documentado) efeito negativo da novidade e inexperiên-

cia na qualidade das escolas. Este dado sugere que a criação de novas

escolas privadas é sensível à publicação do ranking. O mesmo não se

aplica às escolas públicas, que, na maioria dos casos, se qualificam na

parte inferior da distribuição nos anos imediatamente a seguir após

a sua abertura.

82


Tabela 3. Transição entre quartis de 2003 para 2010

Situação em 2010

Situação em 2003Q1

(inferior)Q2 Q3 Q4

(superior)Fechado Total

Q1: Todas as escolas 39% 28% 10% 3% 20% 100%

Privadas 26% 20% 9% 6% 40% 100%

Públicas 43% 31% 11% 2% 14% 100%


Privadas 9% 14% 32% 36% 9% 100%

Públicas 38% 29% 24% 6% 2% 100%


Privadas 13% 6% 19% 44% 19% 100%

Públicas 17% 29% 35% 16% 3% 100%


Privadas 0% 2% 7% 84% 7% 100%

Públicas 5% 15% 30% 46% 4% 100%

Inexistente: Todas as escolas 17% 14% 21% 31% 17% 100%

Privadas 5% 0% 19% 62% 14% 100%

Públicas 29% 29% 24% 0% 19% 100%

Todas as escolas 23% 23% 23% 23% 9% 100%

83


6. Conclusões

Estes resultados sugerem que a publicação dos rankings tem forte

efeito nas escolas, com diferenças significativas entre as escolas públicas

e privadas. Em média, as escolas privadas obtêm classificações melhores

do que as escolas públicas e o fosso entre os dois grupos aumentou con-

sistentemente desde que se iniciou a publicação sistemática dos rankings.

Por outro lado, o padrão de ajustamento é bastante diferente para

as escolas privadas versus públicas. Nas escolas privadas uma grande

proporção das escolas com notas médias mais baixas fecharam e houve

uma tendência geral das restantes escolas para melhorar a sua posição.

Nas escolas públicas, a proporção de escolas do primeiro quartil que

fecharam foi inferior e a persistência das escolas nesse quartil é muito

mais alta. Em contraste com o que aconteceu nas escolas privadas, uma

grande percentagem de escolas públicas piorou a sua posição relativa.

Finalmente, as escolas privadas tendem a ter um desempenho elevado

desde os primeiros anos de sua existência, enquanto o mesmo não se

verifica nas escolas públicas.

Num outro estudo, Nunes et al. (2015) também analisam o impacto

da publicação dos rankings através da variação do número de alunos e

do fecho das escolas. A conclusão geral é semelhante. A publicação dos

rankings tem um claro impacto nas famílias e nas escolas. Após a publi-

cação, as escolas piores classificadas têm menos alunos e enfrentam

uma maior probabilidade de fecharem. Além disso, estes impactos são

mais fortes nas escolas privadas.

Dado que no nosso estudo apenas usamos dados após a publica-

ção dos rankings, pode-se questionar se os resultados obtidos se devem à

publicação dos rankings ou se resultam duma evolução ou tendência que

já vinha do passado. Para responder a esta questão, Nunes et al. (2015)

utilizam dados antes e depois da publicação, e mostram que existem

84


diferenças significativas entre os dois períodos. Ou seja, a dinâmica que

se observa após a publicação dos rankings pode ser atribuída à publicação.

Finalmente, convém referir que uma possível explicação dos resul-

tados obtidos no nosso estudo pode ser atribuída a um efeito de triagem

(cream-skimming) de estudantes e professores, ou a efeitos motivacio-

nais como mostrado, por exemplo, por Clotfelter et al., 2004. A divul-

gação pública dos rankings acentuou provavelmente esses mecanismos.

Além disso, o nível muito inferior de autonomia das escolas públicas

torna mais difícil o seu ajustamento aos rankings publicados.

Referências

Chiang, H. (2009). How accountability pressure on failing schools affects student achievement. Journal of Public Economics, 93(9), 1045-1057.

Clotfelter, C. T., Ladd, H. F., Vigdor, J. L., & Diaz, R. A. (2004). Do school account-ability systems make it more difficult for low-performing schools to attract and retain high-quality teachers?. Journal of Policy Analysis and Management, 23(2), 251.

Chakrabarti, R. (2013). Impact of voucher design on public school performance: Evi-dence from Florida and Milwaukee voucher programs. The BE Journal of Eco-nomic Analysis & Policy, 13(1), 349-394.

Coleman, J.S., Campbell, E.Q., Hobson, C.J., McPartland, J., Mood, A.M., Weinfeld, F.D., & York, R.L. (1966). Equality of educational opportunity. Washington, D.C.: U. S. Office of Education.

Figlio, D. N., & Rouse, C. E. (2006). Do accountability and voucher threats improve low-performing schools?. Journal of Public Economics, 90(1), 239-255.

Hanushek, E. A., & Raymond, M. E. (2005). Does school accountability lead to improved student performance?. Journal of Policy Analysis and Management, 24(2), 297.

Nunes, L. C., Reis, A. R., & Seabra, C. (2015). The publication of school rankings: A step toward increased accountability?. Economics of Education Review, 49, 15-23.

85


Schütz, G., West, M. R., & Wöbmann, L. (2007). School Accountability, Autonomy, Choice, and the Equity of Student Achievement: International Evidence from PISA 2003. OECD Education Working Papers, No. 14.

West, M. R., & Peterson, P. E. (2006). The efficacy of choice threats within school accountability systems: Results from legislatively induced experiments. The Economic Journal, 116(510), C46-C62.

Ana Balcão Reis é Professora Associada na Nova School of

Business and Economics (Nova SBE) da Universidade Nova

de Lisboa. Tem um doutoramento em Economia pela Nova

SBE. Os seus principais interesses de investigação são o

crescimento económico impulsionado pelo desenvolvimento

e adoção de tecnologia e a ligação entre o crescimento

económico e a qualidade do ambiente. O papel da acumulação

de capital humano sobre o crescimento económico levou-a,

mais recentemente, para o campo da economia da educação.

Tem lecionado cursos de Macroeconomia, Crescimento e

Desenvolvimento Económico nas licenciaturas e doutoramentos.

Mais recentemente, também leciona Economia da Educação

nos Mestrados. O seu trabalho tem sido publicado em revistas

académicas, como o Journal of International Economics,

Journal of Economic Dynamics and Control, Journal of

Environmental Economics and Management, European

Economic Review, e Economics of Education Review.

86


Carmo Seabra é Professora Associada com Agregação da

Faculdade de Economia da Universidade Nova de Lisboa,

é doutorada em Economia pela mesma universidade. Foi

administradora da Autoridade Nacional de Comunicações

entre 2002 e 2004 e Ministra da Educação do XVI Governo

Constitucional. Desenvolveu a sua atividade de investigação na

área da política microeconómica, em particular em Regulação

Económica. Nos últimos anos, em colaboração com Ana Balcão

Reis, Luís Catela Nunes e alunos de mestrado tem desenvolvido

um intenso trabalho de investigação em Economia da Educação

sendo coautora de diversos artigos nesta área, nomeadamente

sobre retenções, eficiência das escolas privadas com

financiamento público, o impacto da publicação de rankings de

escolas, problemas de amostragem no PISA, determinantes do

sucesso no ensino superior, entre outros.

RETENÇÃO ESCOLAR E DESENVOLVIMENTO COGNITIVO NO ENSINO BÁSICO


89

Retenção escolar e desenvolvimento cognitivo no ensino básico

RETENÇÃO ESCOLAR

E DESENVOLVIMENTO COGNITIVO

NO ENSINO BÁSICO


Resumo

O capítulo aborda o tema que lhe dá título através da apresentação

e interpretação de resultados da investigação científica de base quanti-

tativa. A reflexão decorrente é focada na melhoria da educação escolar,

especialmente no quadro da educação de qualidade para todos pondo em

perspectiva os conceitos de qualidade e equidade da educação escolar.

Introdução

Há consenso amplo sobre os efeitos negativos da retenção escolar,

tanto ao nível individual como colectivo. Entre esses efeitos encontram-

-se o fomento do autoconceito negativo do aluno, o congestionamento do

sistema educativo e o desperdício de recursos [1]–[7]. A retenção é consi-

derada uma solução injusta, pedagogicamente ineficaz e dispendiosa [8].

A título de exemplo, considerando a realidade nos Estados Unidos,

uma revisão sistemática da literatura[9] sobre as políticas de retenção

90


baseadas em testes/exames indica que embora alguns estudos mos-

trem ganhos na média do desempenho académico devido à política de

retenção, existe evidência crescente de que esses ganhos limitaram as

oportunidades educativas para os alunos mais vulneráveis, de que os

ganhos se dissiparam ao longo do tempo e que não é possível destrin-

çar se os ganhos se devem à política de retenção ou à intervenção na

sequência da retenção [10], [11]. Adicionalmente, a literatura internacio-

nal também analisa o efeito de longo prazo da retenção escolar, em ter-

mos do mercado de trabalho e dos salários, sugerindo que a média dos

salários tende a ser menor no grupo de sujeitos a reprovação [12]. Este

aspecto é particularmente relevante para o nosso País na perspectiva da

atenuação das desigualdades sociais e económicas, uma vez que Por-

tugal se encontra entre os países da OCDE[13] com maior grau de desi-

gualdade na distribuição do rendimento, apenas com posição relativa

melhor do que a Turquia e o México. Por outro lado, os dados do PISA

2012 referentes à proporção de alunos que declara ter ficado retido pelo

menos um ano, Portugal ocupa a primeira posição na lista de ordem

decrescente no que concerne ao nível educativo ISCED 1 (1º e 2º ciclo do

ensino básico) e a segunda posição no que concerne ao nível educativo

ISCED 2 (3º ciclo do ensino básico). A análise e modelação de dados do

PISA 2012 [14], sugere que, em Portugal, a retenção precoce (no nível

educativo ISCED 1) é um forte preditor da retenção tardia (no nível edu-

cativo ISCED 2) e que a probabilidade de retenção precoce é 35 vezes

maior no primeiro décimo da distribuição do nível socioeconómico dos

alunos comparativamente com o décimo superior. Os resultados tam-

bém sugerem que a probabilidade de retenção é maior em escolas cuja

composição da população discente é socioeconomicamente mais des-

favorecida. Dito de outro modo, a razão de chances de não-retenção

precoce quadruplica por cada unidade adicional da variável composição

91


socioeconómica da população discente. Ou seja, para além da associa-

ção entre o nível socioeconómico do aluno e a probabilidade de reten-

ção, verifica-se cumulativamente o efeito de composição da escola que

o aluno frequenta na sua probabilidade de retenção6.

Estes resultados têm de ser interpretados à luz do enquadramento

estabelecido pela Declaração de Jomtien[15] há um quarto de século.

Ora, considerando equidade em termos de oportunidades no acesso à

educação de qualidade, da distribuição dos recursos educativos, ou con-

sequências, por forma a garantir a toda a criança ou jovem o seu pleno

desenvolvimento, aquele cenário indica certo grau de iniquidade no

sistema educativo português. O grau de equidade do sistema educativo

é uma questão-chave.

Nesse sentido, um outro aspecto que deve ser ponderado na refle-

xão sobre a avaliação de desempenho do sistema educativo português

é o facto de os alunos representados na amostra PISA 2012 terem rea-

lizado a sua trajectória escolar em contexto de progressiva redução da

taxa de retenção[16]. A correcção do fluxo escolar é motivo de regozijo

se não for à custa da deterioração da qualidade da educação escolar.

Ora, considerando a componente de desenvolvimento cognitivo aferida

através dos testes padronizados do PISA como medida de qualidade da

educação escolar[17], os resultados da avaliação internacional sugerem

que não houve deterioração da qualidade entre 2000 e 2012 [14]. Ou

6 Face ao propósito do trabalho reportado, há a considerar as limitações

do PISA tratadas na literatura [34]–[36], bem como a limitação adicional

decorrente da eventual mobilidade de alunos, especialmente se a

mobilidade entre escolas não ocorrer dentro do mesmo agrupamento ou

entre escolas de agrupamentos com padrão semelhante no que concerne

às variáveis incluídas na modelação estatística.

92


seja, foi possível reduzir a taxa de retenção sem deteriorar a qualidade

da educação. Portanto, é com preocupação que leio o recrudescimento

das taxas de retenção desde 2011/12[16], [18], pois certamente agravará o

grau de iniquidade do sistema educativo. O recrudescimento das taxas

de retenção é uma questão-chave em educação.

O recrudescimento das taxas de retenção conduz-nos inevitavel-

mente à Estratégia Europa-2020, concretamente à meta da taxa de

saída antecipada do sistema de educação e formação estabelecida em

10% para Portugal. No espaço EU-28 a taxa de saída antecipada7 dos

sistemas de educação e formação caiu para 12.7% entre 2007 e 2012.

Portugal foi um dos países onde se verificou maior redução, uma vez

que passou de 36,9% em 2007 para 20,8% em 2012[19]. Ora, a relação

entre retenção e abandono escolar e/ou saída antecipada está ampla-

mente estudada e registada na literatura. As evidências de base cientí-

fica são unânimes em indicar a retenção escolar como um dos princi-

pais preditores do abandono e/ou saída antecipada, entre os múltiplos

factores que lhe estão associados. Logo, o recrudescimento das taxas

de retenção pode ter consequência nociva à continuidade da redu-

ção daquela taxa e, portanto, comprometer o alcance da meta de 10%.

Acresce referir que, qualquer que tenha sido a política, programa ou

medida que resultou no aumento da taxa de retenção, contraria as reco-

mendações emanadas pelo Conselho da União Europeia em 2011 sobre

políticas para a redução da saída antecipada.

7 De acordo com o glossário de conceitos para fins estatísticos

das áreas temáticas Educação e Formação, “Saída Antecipada” (Early

school leaving) consiste na “situação dos indivíduos, num escalão etário

(normalmente entre os 18-24 anos), que não concluíram o 3.º ciclo do

ensino básico e não se encontram a frequentar a escola”.

93


No âmbito deste capítulo, a terceira recomendação do Conselho

tem particular interesse,

Garantir que essas estratégias [estratégias globais que incluam medidas

de prevenção, de intervenção e de compensação] incluem medidas ade-

quadas para grupos com maior risco de saída antecipada no Estado-Mem-

bro, tais como crianças desfavorecidas socioeconomicamente, migran-

tes, de etnia cigana, ou com necessidades educativas especiais [20].

Nestes termos, contribuir para melhorar o conhecimento sobre

a educação escolar de crianças com maior risco de saída antecipada,

na sequência da investigação científica acima mencionada e das ques-

tões-chave assinaladas, implica compreender o processo de ensino-

-aprendizagem que conduz à retenção precoce e aos ganhos decorren-

tes dessa retenção. No que resta do capítulo, vou debruçar-me sobre o

que ocorre após a retenção precoce, especialmente sobre os ganhos na

aprendizagem de Matemática considerando a situação do aluno face

ao nível socioeconómico e às necessidades educativas especiais. Deste

modo, procurarei contribuir para responder às seguintes questões:

1. Após ocorrer retenção precoce, há diferença no nível de

desenvolvimento cognitivo entre alunos com e sem histórico

de retenção?

2. A aprendizagem efectuada no decorrer do ano lectivo seguinte

ao ano da retenção é diferente entre alunos com e sem histó-

rico de retenção?

3. O desenvolvimento cognitivo de crianças com necessidades

educativas especiais é diferenciado dos demais alunos?

94


4. O desenvolvimento cognitivo de crianças desfavorecidas

socioeconomicamente é menor do que o dos colegas?

Para tal propósito, apresentar-vos-ei os resultados da modelação

dos dados longitudinais recolhidos no âmbito do projecto de investiga-

ção 3EM – Eficácia Escolar no Ensino da Matemática [21]–[27]. Usarei o

subconjunto de dados referente ao 3º ano de escolaridade, ano lectivo

2005/6, ou seja, etapa educativa próxima daquela em que os alunos

testados no PISA 2012 se encontravam.

Métodos

Racional do estudo

Ao chegarem ao 3º ano de escolaridade alguns dos alunos já tive-

ram experiência de reprovação/retenção no 2ºano. Verificaremos se o

desenvolvimento cognitivo da criança no início e no final do ano lectivo

é diferenciado em função do histórico de retenção, nível socioeconó-

mico, necessidades educativas especiais. O desenvolvimento cognitivo

é aferido através dos instrumentos 3EMat [28]–[30].

Dados

A população alvo definida no projecto 3EM é constituída pelos

alunos de cada ano de escolaridade do ensino básico na região Cova

da Beira (concelhos de Belmonte, Covilhã e Fundão). O planeamento

amostral é descrito em [21], tendo usado a listagem de alunos matricu-

lados no ano lectivo 2004/5 como cadastro de amostragem. O dimen-

sionamento da amostra foi realizado para tolerar perdas entre 15% e

20%. As unidades estatísticas consideradas foram aluno/família,

95


professor/turma, director/escola. A recolha de dados realizou-se no

início e final de cada ano lectivo entre 2005/6 e 2007/8, a validação

de instrumentos realizou-se no final do ano lectivo 2004/5. O plano

concebido para a recolha de dados atendeu a duas condições: garantir a

cobertura de todos os anos de escolaridade do ensino básico; criar con-

dições para o estudo da consistência, da estabilidade e da perdurabili-

dade dos indicadores obtidos. Na totalidade estiveram envolvidos 3044

alunos. Para o propósito deste trabalho, analiso os dados da amostra de

3ºano no ano lectivo 2005/6, com tamanho inicial de 365 alunos e final

de 327. As variáveis incluídas na modelação são as seguintes: Desen-

volvimento cognitivo em Matemática (score 3EMat) no início e no final

do 3ºano de escolaridade, resulta da aplicação de teste padronizado e a

escala ajustada com base no modelo de resposta ao item de dois parâ-

metros para distribuição normal padrão; Sexo da criança (masculino

vs. feminino); Educação dos pais como proxy para nível socioeconó-

mico (NSE); Retenção precoce (sim vs. não); Criança com necessidades

educativas especiais (NEE) (sim vs. não). Informação adicional sobre o

projecto e sobre os dados pode ser encontrada em [31].

Modelação Estatística

Apliquei o modelo multinível de componentes de variância, com

unidade de nível 1 o aluno e unidade de nível 2 a turma-escola, con-

siderando como variáveis resposta o score 3EMat no início do ano e o

score 3EMat no final do ano. Comparam-se as estimativas de três mode-

los ajustados – os dois primeiros, com variável resposta score 3EMat

no início do ano lectivo e no fim do ano lectivo, respectivamente,

incluem as variáveis sexo, NSE, retenção e NEE no preditor linear; o

terceiro modelo é em tudo semelhante ao segundo, mas também inclui

96


no preditor linear o score que o aluno obteve no início do ano. Pode

designar-se como modelo de valor acrescentado[24], apesar do que nos

interessa neste exercício ser a análise das estimativas dos parâmetros

associados às variáveis NSE, retenção, NEE. Detalhes sobre a formali-

zação do modelo podem ser encontrados, por exemplo, em [32]. Usei

o procedimento de estimação MCMC implementado no pacote estatís-

tico MLwiN [33].

Resultados

As estimativas dos parâmetros fixos e aleatórios, bem como res-

pectivos erros padrão, dos três modelos de componentes de variância

descritos na secção anterior são apresentadas na Tabela 1.

Os resultados do modelo na coluna [1] indicam que o desenvolvi-

mento cognitivo em Matemática no início do 3ºano de escolaridade é

influenciado pelo NSE ao nível de significância de 5%. A estimativa do

coeficiente de inclinação é 0,308 com erro padrão 0,056. Por cada uni-

dade adicional na educação dos pais, o desempenho do aluno aumenta

em média 0,308 desvios-padrão na escala 3EMat, que segue distribui-

ção normal padrão. As estimativas pontuais associadas às variáveis

Retenção precoce e NEE têm sinal negativo. Todavia, ao nível de signi-

ficância de 5% não é possível afirmar que o desempenho de alunos com

experiência de retenção precoce seja estatisticamente menor do que o

dos colegas; análise semelhante para alunos com necessidades educati-

vas especiais. De acordo com os resultados também não encontramos

diferença estatisticamente significativa por sexo.

97


Tabela 1. Estimativas dos parâmetros do modelo de componentes

de variância

Variável Resposta

Modelo: Parte Fixa

Desempenho escolar em Matemática

início do ano [1] final do ano [2] final do ano [3]

Estimativa (Erro Padrão)



Constante -0,117 (0,101) -0,147 (0,104) -0,091 (0,092)

Sexo: masculino vs. feminino

0,193 (0,106) 0,285 (0,107) 0,205 (0,098)

NSE, Educação dos Pais 0,308 (0,056) 0,303 (0,057) 0,171 (0,054)

Retenção precoce: sim vs. não

-0,113 (0,180) -0,374 (0,184) -0,328 (0,166)

NEE/Dificuldades aprendizagem

-0,277 (0,279) -0,850 (0,293) -0,748 (0,264)

Desempenho no início do ano

--- --- 0,426 (0,052)

Modelo: Parte Aleatória

Nível 2 0,116 (0,052) 0,130 (0,056) 0,094 (0,043)

Nível 1 0,754 (0,065) 0,748 (0.066) 0,615 (0,054)

O modelo [2] reflecte a relação entre as variáveis de interesse no

final do ano lectivo. Observamos que além de se manter aproximada-

mente a magnitude na associação entre NSE e desempenho em Mate-

mática, o efeito negativo associado quer a Retenção precoce, quer a NEE,

98


é agora estatisticamente significativo e a magnitude aumentou consi-

deravelmente. Finalmente, controlando todos esses efeitos pelo desem-

penho do aluno no início do ano lectivo, o modelo [3] é para nós o mais

informativo. Controlando pelo desenvolvimento cognitivo no início do

ano lectivo, o eventual ganho devido à retenção no 2º ano de escolari-

dade perde-se ao longo do ano lectivo 2005/6 de tal modo que no final,

estes alunos apresentam um défice de conhecimento (em média -0,328

com EP 0,166) face aos colegas; os alunos com NEE também têm resul-

tados reduzidos (em média -0,748 com EP 0,264) comparativamente

com os colegas. A perda relativa da aprendizagem quantificada nes-

tas estimativas sinaliza a necessidade de medidas educativas específi-

cas dirigidas a estes grupos de alunos. Notamos que o efeito marginal

associado a NSE caiu para 0,171 sugerindo que o conhecimento prévio

é uma variável imprescindível na análise do processo ensino-aprendi-

zagem. Também explicita a capacidade da escola em compensar (ou

não) as desigualdades de natureza socioeconómica dos alunos. Afinal,

o papel da educação escolar de qualidade e com equidade é promover

o desenvolvimento integral da criança ou jovem. Na generalidade, os

resultados confirmam o cenário de iniquidade esboçado pelos dados

do PISA 2012 ou seja, o nível socioeconómico dos alunos influencia o

seu desempenho escolar, alunos com histórico de retenção precoce ten-

dencialmente voltam a reprovar. O que este estudo revela de inovador

é que, em apenas um ano, já se nota o défice educativo dos alunos em

risco. Talvez ainda a tempo de ser remediado através de medidas ade-

quadas de intervenção e/ou de compensação.

As estimativas dos parâmetros aleatórios permitem calcular o

coeficiente de partição da variância, também conhecido como intra-

-unit correlation. O valor do coeficiente para o desempenho escolar em

Matemática no início e no final do ano, com base no modelo nulo,

99


indica que 17% e 15%, respectivamente, da variabilidade do desempe-

nho é devida a diferenças entre unidades do nível 2 (turma-escola).

Importa referir que as variáveis incluídas no modelo [3] explicam 40%

da variabilidade do desempenho entre turmas. Nenhuma dessas variá-

veis representa atributos dos métodos de ensino-aprendizagem ou das

acções de gestão da educação e de recursos humanos. Em síntese, ape-

sar das variáveis de processo não terem sido incluídas no modelo, 40%

da variabilidade do desempenho devida ao cluster turma-escola é expli-

cada através das variáveis de entrada. Aquelas estimativas corroboram a

necessidade de usar o modelo multinível, especialmente se o objectivo

for a avaliação do impacto de medidas de prevenção, intervenção e/ou

compensação que venham a ser implementadas para melhorar o grau

de equidade do sistema educativo português.

Conclusão e limitações

Retomo as quatro questões formuladas acima. A partir dos resul-

tados da modelação multinível dos dados longitudinais 3EM referen-

tes ao 3ºano de escolaridade, verificámos que no início do ano lectivo,

imediatamente depois de ocorrer retenção precoce, não há diferença

estatisticamente significativa entre o nível de desenvolvimento cog-

nitivo (em Matemática) de alunos com e sem histórico de retenção.

Também verificámos que, decorrido um ano escolar, no final do ano

lectivo, o desenvolvimento cognitivo (em Matemática), de alunos com

experiência anterior de retenção é estatisticamente menor do que o

desenvolvimento dos seus colegas. Ou seja, parece haver perda no grau

de aprendizagem efectuada ao longo do ano pelos alunos que tinham

ficado retidos no 2º ano de escolaridade. Do mesmo modo, o desenvol-

vimento cognitivo de crianças com necessidades educativas especiais é

100


estatisticamente inferior quando comparado com o desenvolvimento

dos seus colegas. Finalmente, confirmámos que o desenvolvimento

cognitivo é influenciado pelo nível socioeconómico e verificámos que

modelos de desempenho escolar especificados em função do nível

socioeconómico e que omitem o desempenho escolar prévio do aluno,

tendem a mostrar uma relação de magnitude espúria entre o nível

socioeconómico do aluno e o seu desempenho escolar.

Os resultados apresentados são válidos para a região da Cova da

Beira, com desfasagem de uma década. O desenvolvimento cognitivo

é aferido através de testes padronizados de Matemática. Através deles

explorei os conceitos de equidade e qualidade da educação. Dispor de

dados longitudinais com cobertura nacional e outras dimensões da

educação escolar, seria uma mais-valia para a investigação em educa-

ção e, consequentemente, para a concepção e planeamento de políticas

públicas fundamentadas em evidências de base científica. Concreta-

mente, os resultados apresentados reforçam a necessidade de qualquer

sistema de avaliação e monitoramento que vise a melhoria da quali-

dade e da equidade da educação escolar, ter uma componente de mode-

lação de dados longitudinais que permita a aferição das mudanças veri-

ficadas e, atempadamente, permita diagnosticar situações que exigem

medidas ou programas de prevenção, intervenção e/ou compensação,

tal como as que decorrem da estratégia Europa 2020.

101


Notas

O projecto 3EM foi co-financiado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior no âmbito do contrato-programa com a UBI e pela Fundação Calouste Gulbenkian. Este trabalho foi parcialmente financiado pela Fundação para Ciência e Tecnologia através do projecto UID/Multi/00491/2013.

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102


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103


[25] M. E. Ferrão and A. P. Couto, “The use of a school value-added model for edu-cational improvement: a case study from the Portuguese primary education sys-tem,” Sch. Eff. Sch. Improv., vol. 25, no. 1, pp. 174–190, Apr. 2014.

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[32] H. Goldstein, Multilevel Statistical Models, 3rd ed. London: Edward Arnold, 2003.

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104


Maria Eugénia Ferrão é professora auxiliar com agregação

em Métodos Quantitativos, desenvolve a sua atividade na

Universidade da Beira Interior onde integra o Conselho Geral

como representante do corpo de docentes e investigadores,

é investigadora do Centro de Matemática Aplicada à Previsão e

Decisão Económica (CEMAPRE), é visiting fellow da Graduate

School of Education/University of Bristol. Tem desenvolvido

investigação em métodos estatísticos para ciências sociais

e as principais áreas de interesse são as seguintes: modelo

de regressão multinível, análise de dados longitudinais, erro

da medida, modelo de valor acrescentado em educação,

indicadores de desempenho, avaliação e aferição educacional.

Autora de mais de sete dezenas de artigos científicos ou

artigos em atas de congressos internacionais com revisão

por pares, de livros ou capítulos de livro. Ao longo dos últimos

quinze anos tem desenvolvido diversos projetos de investigação

e de consultoria, alguns dos quais como coordenadora,

integrando equipas de composição internacional. Algumas

das instituições envolvidas são as seguintes: INEP – Instituto

Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira

/ Brasil, Instituto de Pesquisa Económica Aplicada / Brasil,

Ministério da Educação e Ensino Superior da República de

Cabo Verde, Organização para a Cooperação e Desenvolvimento

Económico (OCDE).

RETORNOS PRIVADOS E SOCIAIS DA EDUCAÇÃO EM PORTUGAL

Miguel Portela

107

Retornos privados e sociais da educação em Portugal

RETORNOS PRIVADOS E SOCIAIS

DA EDUCAÇÃO EM PORTUGAL

Miguel Portela

Introdução

Ao longo dos últimos 40 anos assistiu-se a um aumento pro-

nunciado da escolaridade da população portuguesa. Contudo, Portu-

gal permanece entre os países da Organização para a Cooperação e

Desenvolvimento Económico (OCDE) com escolaridade mais baixa.

Em 2013, 40% dos indivíduos com idade compreendida entre os 25

e os 64 anos possuía o ensino secundário ou superior e apenas 19%

possuía um curso do ensino superior, que contrastam com os valores

médios para a OCDE de 77% e 33%, respetivamente. A baixa escolari-

dade média da população sente-se particularmente na faixa etária dos

55 aos 64 anos, onde a proporção de licenciados se situava, em 2013,

abaixo dos 10%; já para os indivíduos com idades entre 25 e 34 anos

esta proporção situa-se em torno dos 29%, valor que, embora substan-

cialmente mais elevado, continuava a ser dos mais baixos no contexto

da OCDE (onde a proporção média 41%).

108

Miguel Portela

Num contexto em que a educação é um fator determinante da com-

petitividade e crescimento económico dos países, estes números são

merecedores de preocupação. A baixa incidência de níveis intermédios e

superiores de educação, por comparação com os países mais desenvolvi-

dos, condiciona de forma decisiva a adoção dos desenvolvimentos tecno-

lógicos geradores de um maior valor acrescentado. O baixo peso relativo

da população com o ensino secundário limita a transição de uma econo-

mia de baixo valor acrescentado, e baixos salários, para uma realidade

onde as indústrias e os serviços geradores de riqueza dominam.

O impacto da educação sobre o desenvolvimento e crescimento

não ocorre apenas pela quantidade medida pelo número de anos de

escolaridade da população. A investigação nestas áreas tem também

identificado a qualidade da educação como um fator de importância

primordial. Os vários estudos medem a qualidade recorrendo a indica-

dores diversos. Por exemplo, Hanushek e Woessman (2012) mostraram

que um ensino de maior qualidade, aferida pela prestação dos alunos

em testes internacionais, tipicamente o PISA e o TIMMS,8 está asso-

ciado a um maior crescimento económico e desenvolvimento social.

O desempenho dos alunos portugueses em ambos os testes, sendo

ligeiramente abaixo da média da OCDE, revela uma evolução favorável.

A qualidade do ensino pode também ser vista do ponto de vista

da literacia quantitativa dos adultos. Os resultados disponíveis9 indi-

cam que a força de trabalho portuguesa possui níveis muito baixos de

literacia quantitativa, por comparação com os países mais desenvolvi-

dos, sobretudo no grupo de indivíduos que não completaram o ensino

8 PISA: Programme for International Student Assessment. TIMSS:

Trends in International Mathematics and Science Study.

9 Ver ‘International Adult Literacy Survey (IALS), 1994-1998’, OECD (2000).

109


secundário, que representam cerca de 60% da população portuguesa

entre os 25 e os 64 anos.

A desigualdade na distribuição da educação, quer entre países,

quer dentro de cada população, é um fator particularmente relevante

na determinação da desigualdade na distribuição do rendimento. Tipi-

camente, uma maior assimetria no acesso a uma educação com quali-

dade está associada a maior desigualdade na partilha do rendimento.

O padrão de desigualdade observado na distribuição do rendimento,

bem como na incidência dos diferentes níveis de escolaridade, obser-

vados em Portugal só são comparáveis com os níveis observados nos

países anglo-saxónicos.

As razões por trás destas diferenças entre Portugal e os países mais

desenvolvidos levam a discussão para o ponto de vista dos recursos dis-

poníveis e afetos à educação. A questão que surge de imediato é a de

saber se as escolas portuguesas dispõem de menos recursos. Indicado-

res como a despesa média por aluno ajustada em paridade do poder de

compra, a despesa em educação em percentagem do PIB, ou mesmo

o número de alunos por sala, não parecem evidenciar uma diferença

pronunciada nos recursos materiais da escola típica em Portugal por

comparação com a escola média da OCDE (ver Carneiro, 2014). O que

a evidência empírica no relatório da OCDE 'Education at a glance 2011',

OCDE (2011), sugere é que poderá não ser tanto a quantidade de recur-

sos atribuídos à educação, mas sim fatores como a qualidade dos pro-

fessores, ou o apoio informal que os pais, ou a comunidade, disponi-

bilizam como complemento à aprendizagem em contexto escolar, que

são determinantes na aprendizagem dos alunos.

O papel que o contexto socioeconómico assume neste processo

não pode ser ignorado. A escola, em Portugal, é frequentada por alunos

cujos pais, em muitos casos, possuem baixa escolaridade. Ora havendo

110

Miguel Portela

evidência de que, o nível de escolaridade dos pais está forte e positiva-

mente correlacionado com o nível de educação dos filhos (Carneiro,

Meghir e Parey, 2013), esta característica da população portuguesa

poderá explicar, não só os resultados observados nos exames interna-

cionais, na medida em que pais com um menor nível de instrução têm

uma menor disponibilidade para complementar a educação dos filhos

em casa, como a maior desigualdade no acesso à educação.

Isto torna muito relevante analisar o papel que o estado tem

desempenhado, no sentido de garantir que cada vez mais estudantes

tenham acesso aos níveis de educação mais elevados. A garantia de

que todos os indivíduos permanecem mais tempo na escola pode ser

conseguida, por exemplo, através das leis de escolaridade obrigatória.

A investigação desenvolvida para outros países tem vindo a revelar que

a definição de uma escolaridade mínima obrigatória é eficaz na deter-

minação da rendibilidade da educação (ver o caso dos Estados Unidos

da América – Angrist e Krueger, 1991, Acemoglu e Angrist, 2000 –

do Reino Unido – Harmon e Walker, 1995; Oreopoulos, 2006a – e do

Canadá – Oreopoulos, 2006b). Mais recentemente, o consenso sobre

este resultado foi colocado em causa por alguns trabalhos realizados

sobre países europeus. Por exemplo, Messer et al. (2010), num estudo

para a Suíça, põem em causa estes resultados, não encontrando qual-

quer efeito da legislação. No entanto, o trabalho mais recente de Sten-

berg e Westerlund (2008) e Stenberg (2011) para a Suécia corrobora

as vantagens da definição de uma escolaridade mínima obrigatória.

Sousa (2014) conclui que para Portugal as alterações à legislação sobre

a escolaridade obrigatória foram eficazes no aumento da educação, e

por esta via tiveram um efeito positivo nos salários. Deste modo, e de

uma forma generalizada, conclui-se por um benefício positivo e subs-

tancial da legislação nesta matéria.

111


O aumento do nível da educação tem sido feito com medidas diri-

gidas não apenas aos indivíduos em idade escolar, mas também atra-

vés da promoção da educação de adultos. O efeito do investimento em

educação formal para a população adulta sobre a sua produtividade tem

sido, por isso, alvo de alguma discussão. A nível internacional os resul-

tados disponíveis não são conclusivos. Enquanto, por exemplo, Jaco-

bson et al. (2005) concluem que nos Estados Unidos a educação de

adultos teve um efeito positivo sobre a produtividade, já Messer et al.

(2010) não encontraram qualquer efeito no mercado de trabalho decor-

rente deste investimento para a Suíça. Stenberg e Westerlund (2008)

concluíram que na Suécia existe um efeito positivo daquele investi-

mento em educação, sendo este recuperado no prazo de cinco a sete

anos. Mais recentemente, Stenberg (2011), conclui que a rendibilidade

do investimento em educação de adultos é de cerca de 4,5% para os tra-

balhadores com idade entre 34 – 53. No entanto, estes benefícios só mal

cobriam os custos totais incorridos pela sociedade.

No que ao contexto português diz respeito, Lima (2012) levou a

cabo uma avaliação da formação de adultos, especificamente dos pro-

cessos de Reconhecimento, Validação e Certificação de Competências

(RVCC). A avaliação centrou-se no desempenho no mercado de tra-

balho dos adultos que integraram este projeto, em particular na sua

empregabilidade e na sua remuneração. O autor conclui que, de uma

forma generalizada, os RVCC não tiveram um impacto substancial

sobre as remunerações dos participantes no programa. Já ao nível

da empregabilidade o mesmo estudo conclui que há um efeito posi-

tivo, embora não muito acentuado, para grupos específicos de RVCC,

nomeadamente para os RVCC Profissionais e para as Formações Modu-

lares Certificadas combinadas com RVCC escolares de nível básico.

Numa perspetiva diferente, a avaliação levada a cabo por Costa Dias

112

Miguel Portela

e Varejão (2012) do efeito das políticas ativas do mercado de trabalho

(PAMT) em Portugal indica que as medidas assentes na formação têm

uma eficácia reduzida, ou mesmo nula, na prestação dos trabalhado-

res no mercado de trabalho. Deste modo, a conjugação desta evidência

nacional e internacional existente até ao momento indicia que, a existir

um efeito positivo do investimento em educação da população adulta

sobre o desempenho no mercado de trabalho, será relativamente baixo.

Os efeitos da educação para a população em geral merecem, assim,

uma análise e discussão mais detalhadas nas múltiplas dimensões

que podem assumir. Há algumas vertentes que se destacam e que em

seguida se discutem de forma mais detalhada: (i) os benefícios sala-

riais que advêm do investimento individual em educação; (ii) o efeito

desse investimento sobre a empregabilidade; (iii) o facto de, os empre-

gos serem (ou não) adequados à escolaridade dos indivíduos; e (iv) as

externalidades que a educação pode gerar.

Benefícios salariais

A importância da educação, num contexto de mercado de trabalho,

encontra fundamento na teoria do capital humano, segundo a qual o

investimento em educação proporciona uma força de trabalho mais qua-

lificada e mais produtiva. A avaliação empírica dos benefícios económi-

cos privados resultantes do investimento em educação passa, numa parte

substancial das análises, pelo cálculo de taxas de retorno, com as vanta-

gens que lhes estão associadas. Nomeadamente, estas taxas de retorno do

investimento em educação permitem a comparação da rendibilidade entre

formações diferentes ou para grupos de indivíduos diferentes, bem como

a comparação do investimento em educação com outros investimentos

(Teixeira et al., 2014). Na maioria dos estudos, a taxa de retorno associada a

113


um ano adicional de escolaridade está entre os 5% e os 10%. Estes resulta-

dos sugerem que o investimento privado em educação é bastante rentável.

A evidência empírica disponível para Portugal comprova que os

retornos privados resultantes do investimento em educação entre a

população empregada são positivos e, em particular, são mais elevados

entre aqueles que possuem o ensino superior. Estudar, em termos sala-

riais, compensa. A análise levada a cabo por Sousa (2014) para Portu-

gal, para o período compreendido entre 1986 e 2009, aponta para uma

taxa de retorno da educação entre 4% e 7%. Os seus resultados reve-

lam ainda uma tendência de crescimento da rendibilidade da educação

entre 1986 e 1995, ano em que atingiu um pico, e iniciou uma inversão

temporária da tendência; a tendência foi retomada entre 1997 e 2004

para, desde então, os retornos da educação terem estabilizado.

A evolução recente da economia portuguesa tem levantado algu-

mas questões relativamente ao investimento feito em ensino superior.

As estimativas mais recentes apontam para um declínio da vantagem

salarial dos diplomados com formação superior, embora estes conti-

nuem a usufruir duma vantagem muito significativa face aos indiví-

duos com qualificações inferiores (Teixeira et al., 2014).

A evolução da rendibilidade da educação em Portugal ao longo dos

últimos 25 anos explica-se, num primeiro momento, com uma escas-

sez pronunciada de mão-de-obra qualificada num período em que se

verificou um forte crescimento da economia portuguesa que se seguiu

à entrada na União Europeia. A pressão do lado da procura por tra-

balhadores com qualificações mais elevadas aumentou o retorno do

investimento em educação, tendo estado associada a uma expansão do

acesso e participação no ensino em Portugal. As alterações tecnológi-

cas contribuíram para o aumento da procura por trabalhadores qualifi-

cados ao longo da década de 1990. A estabilização da rendibilidade da

114

Miguel Portela

educação durante a década de 2000 não deve ser dissociada da estag-

nação da economia portuguesa, bem como do aumento significativo da

proporção de diplomados na força de trabalho.

Empregabilidade

No passado recente, o aumento dos níveis de educação da popula-

ção coexistiu com taxas de desemprego mais elevadas, sendo este fenó-

meno particularmente marcante junto da população mais jovem. Em

particular, a expansão do ensino superior, aliada à crise económica dos

últimos anos, trouxe para o debate público a questão da empregabi-

lidade dos diplomados daquele nível de ensino. O debate, por vezes

assente em informação deficitária, induziu a perceção de que, de forma

generalizada, há um número crescente de diplomados que tem dificul-

dade em encontrar emprego, em particular nas suas áreas de formação.

Esta perceção enfraquece a confiança dos agentes sociais na emprega-

bilidade dos futuros diplomados, e condiciona as opções dos jovens, e

das suas famílias, no final do ensino secundário.

A evidência disponível mostra que, por um lado, embora a taxa

de desemprego entre os diplomados do ensino superior tenha vindo

a aumentar, a incidência média de desemprego entre os diplomados

é substancialmente mais baixa do que a que se regista entre os jovens

com um nível de educação mais baixo. Por outro lado, o fenómeno do

desemprego não é homogéneo entre as diversas áreas de formação,

nem entre instituições de ensino superior.

A ausência de homogeneidade na incidência de desemprego, não

só entre áreas de formação, como também entre instituições de ensino

superior, leva o debate para a qualidade da formação e reputação das

instituições. Num contexto de crescente concorrência entre estas, as

115


condições de admissão dos estudantes têm sido utilizados como um

instrumento de diferenciação. Tal estratégia pode, nalguns casos, ser

orientada por preocupações de curto prazo, isto é, a necessidade ime-

diata de atrair mais estudantes. Alexandre et al. (2009) analisaram o

papel das condições de admissão na empregabilidade, tendo observado

que a definição por parte da instituição de ensino superior de condi-

ções de acesso mais exigentes, por exemplo através da definição de

obrigatoriedade de realização da prova de matemática, está associada a

uma menor propensão para desemprego por parte dos seus diploma-

dos. Os autores destacaram a importância de existir uma visão de longo

prazo, neste caso concreto através da análise da empregabilidade dos

diplomados. As escolhas dos alunos podem, assim, estar assentes em

informação insuficiente sobre a rentabilidade e risco dos investimentos

no ensino superior, em particular na área de formação e na instituição.

Esta eventual falha de informação justificaria a intervenção do

estado, a qual ocorreu nos anos mais recentes. Nomeadamente, com o

objetivo de promover uma decisão informada por parte dos alunos, nos

últimos anos, a divulgação da propensão/taxas de desemprego por par

instituição e curso passou a ser uma prática corrente, sendo os dados

fornecidos anualmente pela Direção-Geral de Estatísticas da Educação

e Ciência (DGEEC)10 e calculados com base no número de diploma-

dos inscritos no Instituto de Emprego e Formação Profissional (IEFP).

Adicionalmente, a avaliação e acreditação dos vários ciclos de estudos,

levada a cabo pela Agência de Avaliação e Acreditação do Ensino Supe-

rior (A3ES), considera, entre outros parâmetros, a informação relativa à

empregabilidade. Também a definição anual de vagas para os diferentes

ciclos de ensino passou a ser condicionada pela empregabilidade dos

10 Dados disponíveis no sítio http://www.dgeec.mec.pt/np4/92/.

116

Miguel Portela

seus graduados. Neste contexto, com o objetivo de identificar possíveis

fragilidades na sua oferta educativa, atualmente várias instituições de

ensino superior avaliam de forma regular e continuada a empregabili-

dade dos seus diplomados.

A aparente contradição gerada pela coexistência de um aumento

dos níveis de educação da população com taxas de desemprego mais

elevadas motivou o interesse em avaliar o papel da educação nas transi-

ções no mercado de trabalho, com o intuito de perceber se a educação

protege os indivíduos empregados de possíveis situações de desem-

prego, e se aumenta a probabilidade de um indivíduo que está desem-

pregado encontrar emprego.

Oliveira (2014), recorrendo aos dados do Inquérito ao Emprego

(IE) para o período de 1998 a 2010, conclui que, em Portugal, a educa-

ção do trabalhador tem um impacto positivo nas transições no mercado

de trabalho. Começando pelo risco de desemprego, os trabalhadores

com ensino secundário ou superior têm maior segurança no emprego,

o que equivale a dizer que apresentam um menor risco de desemprego.

Os indivíduos com maior qualificação são preferidos pelos empregado-

res para permanecer na empresa quando esta tem de fazer reduções na

força de trabalho. Este resultado pode ser interpretado como indicando

que estes trabalhadores são mais produtivos ou mais difíceis de subs-

tituir que os trabalhadores com um nível de escolaridade mais baixo.

No seguimento da crise da dívida soberana portuguesa houve um

aumento das taxas de desemprego. A recessão aumentou o risco de desem-

prego sobretudo para os indivíduos com níveis mais baixos de educação,

ao passo que os trabalhadores com o ensino secundário ou superior não

registaram alterações tão significativas relativamente ao período pré-crise.

Os resultados mostram também que em relação aos trabalhadores

que ficaram desempregados, ou estão à procura do primeiro emprego,

117


uma formação ao nível do ensino superior aumenta de forma significa-

tiva a probabilidade de encontrar emprego.

Estes resultados podem, entre outros fatores, decorrer de uma

mudança nas preferências ou necessidades dos empregadores por tra-

balhadores com mais qualificações. Podem, igualmente, estar asso-

ciados um maior custo de oportunidade para os trabalhadores mais

escolarizados associado à ausência de rendimento, o que afetaria a

intensidade com que os indivíduos procuram emprego. Uma terceira

explicação passa pela possibilidade de a educação aumentar a adaptabi-

lidade às mudanças no contexto económico (Oliveira, 2014).

Esta análise das transições entre emprego e desemprego feita por Oli-

veira (2014) contribui para explicar a presença de desemprego de longa

duração em adultos pouco qualificados, já que estes enfrentam uma maior

probabilidade de despedimento e quando tal acontece têm uma menor

probabilidade de encontrar emprego, devido às suas baixas qualificações.

Em face da evidência disponível, apesar dos jovens terem taxas de

desemprego mais elevadas, por comparação com gerações mais velhas,

o investimento em educação continua a ser uma boa decisão. Por um

lado, os jovens com níveis de educação mais elevados, em face de uma

situação de desemprego, têm uma maior probabilidade de encontrar

um emprego que outros jovens com menor escolaridade. Por outro

lado, os jovens com formação superior têm uma maior segurança no

emprego, apresentando uma menor probabilidade de ficarem desem-

pregados do que aqueles que têm formação inferior à sua.

Adequação do nível de formação às necessidades

dos postos de trabalho

As alterações da oferta e da procura de qualificações ocorridas nas últi-

mas décadas tornaram pertinente o estudo do grau de (des)ajustamento

118

Miguel Portela

entre as qualificações escolares dos trabalhadores e os requisitos de

qualificações ou competências dos postos de trabalho por estes ocu-

pados. Este desajustamento pode acontecer nos dois sentidos, isto é,

quando a escolaridade/qualificação é superior à considerada necessá-

ria para um dado posto de trabalho, fala-se em sobre-escolaridade, tra-

tando-se de sub-escolaridade quando a situação é inversa. A possível

disparidade entre a escolaridade dos trabalhadores e as competências

necessárias para cada ocupação pode ajudar a explicar a variação nos

retornos da educação ao longo do tempo.

Kiker et al. (1997) e Oliveira et al. (2000) relatam a persistência e o

agravamento dos fenómenos de sobre-escolaridade em Portugal. Mais

recentemente, Alexandre et al. (2009) mostram que tanto a sobre como

a sub-escolaridade estão a aumentar no mercado de trabalho portu-

guês. De acordo com Alexandre et al. (2009), desde meados da década

de 1980 ambas as dimensões da inadequação da qualificação ao posto

de trabalho registaram um aumento, sendo de destacar o aumento

mais acentuado da incidência da sobre-escolaridade. Esta é particular-

mente importante nos indivíduos com menos de 40 anos, e com uma

formação ao nível do ensino superior.

O mesmo estudo conclui também que a remuneração de cada ano

adicional de escolaridade para os indivíduos sobre-escolarizados é mar-

ginalmente inferior ao prémio associado à educação dos indivíduos

com escolaridade adequada. Pelo contrário, os indivíduos sub-escola-

rizados são penalizados na remuneração da sua educação. Em termos

absolutos, os trabalhadores sobre-escolarizados tendem a auferir salá-

rios mais elevados do que a média dos trabalhadores nas mesmas ocu-

pações, embora ganhem menos do que os trabalhadores com qualifica-

ções idênticas às suas, mas que tenham ocupações para as quais o seu

nível de educação parece ser o adequado.

119


Em conformidade com as expectativas, os indivíduos sobre-esco-

larizados apresentam uma maior mobilidade entre empresas. Os tra-

balhadores que apresentam uma escolaridade adequada ao posto de

trabalho têm uma menor taxa de mobilidade, mas superior à dos traba-

lhadores sub-escolarizados. Estes padrões de mobilidade decorrem dos

ganhos esperados da transição entre empresas. No caso dos trabalha-

dores sobre-escolarizados há a expectativa de obterem ganhos salariais

elevados decorrentes de ganhos de adequação entre a sua qualificação

e aquela que é requerida pelo posto de trabalho. Já no caso dos traba-

lhadores sub-escolarizados a mobilidade está, em média, associada a

ganhos salariais baixos.

Apesar da relevância do debate deste desajustamento, a maioria

dos trabalhadores portugueses tem um nível de qualificação similar à

média dos trabalhadores a desempenharem a sua ocupação. Na maio-

ria dos casos as situações de sobre-educação são transitórias e pare-

cem corresponder a uma estratégia por parte destes trabalhadores em

entrarem no mercado de trabalho e tentarem compensar a pouca ou

nenhuma experiência profissional através de qualificações mais eleva-

das do que a média dessas ocupações. Os casos de sub-educação corres-

pondem a uma situação em que esses trabalhadores compensam qua-

lificações menores através duma maior experiência profissional. De

facto, estes trabalhadores parecem ser mais jovens e ter níveis baixos

de experiência profissional (e os sub-escolarizados parecem ser mais

velhos e ter níveis de experiência profissional elevados).

Externalidades

A par dos benefícios individuais resultantes do investimento em

capital humano e que se traduzem de forma evidente em salários mais

120

Miguel Portela

elevados e maior empregabilidade para aqueles que os realizam, tem

sido também reconhecida a existência de externalidades, estendendo

assim o efeito que tal investimento pode ter.

Sousa (2015) investiga a existência e a magnitude de eventuais

externalidades do capital humano ao nível dos municípios portugueses

no período de 2002 a 2009. Os resultados sugerem um efeito positivo e

substancial do nível de educação do município sobre os salários dos tra-

balhadores. A autora conclui que um ano adicional no ensino médio do

município está associado a ganhos salariais médios na ordem dos 3%.

A evidência encontrada para outros países revela retornos agregados

entre os 5% e os 7% (ver, por exemplo, Moretti, 2004a; Moretti, 2004b;

Dalmazzo e Blasio, 2007; Heuermann, 2011; Rodríguez-Pose e Tselios,

2012,). Sandra (2015) observa, adicionalmente, que os trabalhadores

mais escolarizados beneficiam mais da educação média do município.

Sousa (2015) conclui ainda que, a par da externalidade da educação da

região, há externalidades positivas da educação média dentro das empre-

sas. Os resultados estimados indicam que um ano adicional na educação

média da empresa está associado a um aumento nos salários dos traba-

lhadores em cerca de 4%. Se em vez da escolaridade média da empresa,

a proporção de trabalhadores mais qualificados estiver no centro da aná-

lise, conclui-se que um aumento de 1 ponto percentual nesta proporção

aumenta os salários dos trabalhadores em cerca de 0,4%. Embora os

resultados apontem para uma externalidade maior no caso dos trabalha-

dores mais qualificados, a validação estatística não é conclusiva.

Estes resultados, ao confirmarem a existência de efeitos externos

do capital humano, comprovam as vantagens da definição de políti-

cas públicas que passam por um investimento significativo na educa-

ção. A evidência empírica mostra que os ganhos sociais são positivos e

acima do retorno privado auferido pelos trabalhadores. Por outro lado,

121


justificam a existência de políticas de desenvolvimento local assentes no

investimento em capital humano ao nível, por exemplo, do município.

Considerações finais

O desenvolvimento económico e social tem uma relação positiva

com o conhecimento e a formação, pelo que as decisões de investi-

mento em educação, quer público, quer privado, têm assumido uma

importância e interesse crescentes. De uma forma clara, a expansão da

escolarização em cada economia assenta numa expectativa de cresci-

mento dos níveis de riqueza e de bem-estar. O fortalecimento da inte-

gração portuguesa no espaço europeu, e mundial, em particular desde

a integração na União Europeia, colocou em destaque o contraste entre

o baixo nível de qualificações da população portuguesa e os padrões

médios europeus. O reconhecimento deste desfasamento levou a uma

forte expansão do sistema de ensino, assente em elevadas expectativas

políticas e sociais acerca do contributo da educação e formação para o

crescimento económico, e para uma melhoria das condições de vida da

população portuguesa (ver, por exemplo, Teixeira et al., 2014).

A baixa qualificação da população é reconhecida como um fator

decisivo na persistência do hiato de produtividade existente entre Por-

tugal e os países mais desenvolvidos da OCDE. Os resultados apre-

sentados por Pereira e St. Aubyn (2009) evidenciam que o aumento

da qualificação da população portuguesa teve um papel de destaque

no crescimento da riqueza e da produtividade em Portugal, evitando

um acentuar desse hiato. Nos últimos 25 anos observaram-se mudan-

ças significativas na formação de capital humano na sociedade portu-

guesa. Ocorreu um aumento do nível de escolaridade obrigatória, que

esteve associado a uma massificação do ensino superior, ao mesmo

que os níveis intermédios de escolaridade foram também afetados por

122

Miguel Portela

várias mudanças legislativas e políticas. O consequente aumento do

stock de conhecimento facilitou a adoção de inovação fundamental para

o desenvolvimento da economia portuguesa.

A evidência acumulada para a economia portuguesa indica de

forma inequívoca que os benefícios individuais do investimento em

educação são positivos e substanciais. Os ganhos ocorrem de forma

direta na forma de vantagens salariais, bem como numa maior empre-

gabilidade por parte dos trabalhadores com um nível de escolaridade

mais elevado. Comparando com o padrão europeu, a rendibilidade do

investimento em educação em Portugal continua a ser das mais eleva-

das, pese embora um ligeiro declínio nos últimos anos da vantagem

salarial associada a um nível mais elevado de educação.

Os benefícios salariais são particularmente acentuados para os traba-

lhadores que possuem uma escolaridade ao nível do ensino superior. Ape-

sar da rápida massificação deste nível de ensino ao longo das últimas déca-

das, persistem os ganhos para os diplomados do ensino superior, embora

haja variabilidade por grau e área disciplinar (Figueiredo et al., 2011).

A par dos retornos privados, a evidência disponível aponta, igual-

mente, para a existência retornos sociais da educação positivos. A edu-

cação apresenta externalidades económicas; i.e., os benefícios da educa-

ção ultrapassam os retornos privados. Em primeiro lugar, observam-se

externalidades na empresa e na região. Ao nível da empresa, a escola-

ridade dos co-trabalhadores tem um impacto positivo na produtividade

de cada trabalhador. Dada a existência de complementaridade nas tare-

fas, trabalhar com colegas mais qualificados contribui para ganhos de

produtividade do trabalhador. Ao nível da região, existem, igualmente,

externalidades positivas associadas à formação de capital humano.

Tendo sido feito um enorme investimento público, mas também

privado, na promoção de mais e melhor educação ao longo das últimas

123


décadas, não foi, contudo, recuperada uma parte significativa do nosso

atraso nas qualificações da população, a qual continua a apresentar

níveis extremamente baixos de formação, mesmo para os estratos etá-

rios mais jovens (ver Teixeira et al., 2014). A redução deste hiato é tanto

mais importante, quanto o acesso, quer a uma educação de qualidade,

quer a níveis mais elevados de formação, é determinante para o desen-

volvimento económico e social português, bem como na promoção de

uma sociedade menos desigual.

Embora a investigação sobre o papel da educação na economia

e na sociedade em Portugal seja substancial, há, contudo, dimensões

que merecem investigação adicional. Sem listar de forma exaustiva as

questões menos exploradas, é fundamental aprofundar a avaliação do

impacto de alterações políticas e legislativas na área da educação, as

quais afetaram os custos e os benefícios, individuais e coletivos, decor-

rentes do aumento do capital humano. Por exemplo, qual é o efeito de

uma alteração na legislação da escolaridade obrigatória nas inscrições

nos diferentes níveis de escolaridade? Ou, qual é o impacto das políti-

cas de promoção da formação e certificação na educação dos adultos?

Uma vez que as decisões dos estudantes, quer em termos de área

de formação, quer em termos de nível de escolaridade, afetam a ade-

quação entre as qualificações disponíveis na força de trabalho e as

necessidades de formação requeridas pelo tecido empresarial, é parti-

cularmente relevante perceber os determinantes dessas escolhas e dar

aos estudantes mais informação.

Finalmente, num contexto em que a flexibilidade, quer das empre-

sas, quer dos trabalhadores, é um fator determinante da competitivi-

dade da economia, é importante avaliar em que medida os diferentes

níveis de formação fomentam a capacidade dos trabalhadores em se

adaptarem às mutações no contexto económico. Importa, igualmente,

124

Miguel Portela

avaliar em que medida a mobilidade geográfica dos trabalhadores, ela

própria uma forma de flexibilidade, é condicionada pelas qualificações

dos trabalhadores.

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127


Miguel Portela doutorou-se em Economia pelo Tinbergen

Institute – Universidade de Amesterdão em 2007. Atualmente

é Professor Associado na Universidade do Minho. Também está

afiliado com os centros de investigação NIPE – Universidade

do Minho e o IZA em Bona. Os seus interesses de investigação

centram-se nas áreas de economia do trabalho, economia da

educação e econometria aplicada. Tem publicado um vasto

número de artigos científicos em revistas de prestígio como

a Econometrica, Scandinavian Journal of Economics, Regional

Studies, The World Economy e Studies in Higher Education.

Os seus trabalhos têm sido citados em diversos estudos

e publicações internacionais. Tem em curso várias colaborações

de investigação em diferentes países, lidera e integra equipas

de investigação a trabalhar em projetos financiados, e tem

escrito vários relatórios de orientação política sobre temas como

o Salário Mínimo, Educação e Emprego no mercado de trabalho

português. Também tem experiência de consultoria, tanto para

instituições particulares como instituições públicas.

ISBN 978-989-8819-18-5

9 789898 819185

a escola e o desempenho dos alunos 9nwx9wqwg0ula j5te56dg

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